論文の概要: Advancing UWF-SLO Vessel Segmentation with Source-Free Active Domain Adaptation and a Novel Multi-Center Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13645v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 15:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 19:04:39.357106
• Title: Advancing UWF-SLO Vessel Segmentation with Source-Free Active Domain Adaptation and a Novel Multi-Center Dataset
• Title（参考訳）: ソースフリーなアクティブドメイン適応と新しいマルチセンターデータセットによるUWF-SLOセルセグメンテーションの改善
• Authors: Hongqiu Wang, Xiangde Luo, Wu Chen, Qingqing Tang, Mei Xin, Qiong Wang, Lei Zhu,
• Abstract要約: UWF-SLO画像における正確な血管セグメンテーションは網膜疾患の診断に不可欠である。 高い解像度のUWF-SLO画像を手動でラベル付けすることは、非常に難しく、時間がかかり、高価な作業である。 本研究では、パッチベースのアクティブドメイン適応アプローチを活用する先駆的なフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.494899967255142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate vessel segmentation in Ultra-Wide-Field Scanning Laser Ophthalmoscopy (UWF-SLO) images is crucial for diagnosing retinal diseases. Although recent techniques have shown encouraging outcomes in vessel segmentation, models trained on one medical dataset often underperform on others due to domain shifts. Meanwhile, manually labeling high-resolution UWF-SLO images is an extremely challenging, time-consuming and expensive task. In response, this study introduces a pioneering framework that leverages a patch-based active domain adaptation approach. By actively recommending a few valuable image patches by the devised Cascade Uncertainty-Predominance (CUP) selection strategy for labeling and model-finetuning, our method significantly improves the accuracy of UWF-SLO vessel segmentation across diverse medical centers. In addition, we annotate and construct the first Multi-center UWF-SLO Vessel Segmentation (MU-VS) dataset to promote this topic research, comprising data from multiple institutions. This dataset serves as a valuable resource for cross-center evaluation, verifying the effectiveness and robustness of our approach. Experimental results demonstrate that our approach surpasses existing domain adaptation and active learning methods, considerably reducing the gap between the Upper and Lower bounds with minimal annotations, highlighting our method's practical clinical value. We will release our dataset and code to facilitate relevant research: https://github.com/whq-xxh/SFADA-UWF-SLO.
• Abstract（参考訳）: UWF-SLO(Ultra-Wide-Field Scanning Laser Ophthalmoscopy)画像における正確な血管分割は網膜疾患の診断に不可欠である。 最近の技術は血管のセグメンテーションの促進効果を示しているが、ある医療データセットで訓練されたモデルはドメインシフトによって他者よりもパフォーマンスが低いことが多い。 一方、高解像度のUWF-SLO画像を手動でラベル付けすることは、非常に難しく、時間と費用のかかる作業である。 そこで本研究では,パッチベースのアクティブドメイン適応アプローチを活用した先駆的フレームワークを提案する。 考案したカスケード不確実性優位性(CUP)選択戦略による画像パッチを積極的に推奨することにより,UWF-SLO血管セグメンテーションの精度を大幅に向上させる。 さらに,本研究を推進すべく,最初のマルチセンターUWF-SLO船体セグメンテーション(MU-VS)データセットをアノテートし,構築した。 このデータセットは、私たちのアプローチの有効性と堅牢性を検証する、クロスセンタ評価のための貴重なリソースとして役立ちます。 実験の結果,本手法は既存の領域適応法や能動的学習法を超越し,最小限のアノテーションで上層と下層の境界のギャップを著しく減らし,本手法の実践的臨床的価値を強調した。 私たちは、関連する研究を促進するために、データセットとコードを公開します。

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