論文の概要: RBAD: A Dataset and Benchmark for Retinal Vessels Branching Angle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12271v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 02:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:38:37.234471
• Title: RBAD: A Dataset and Benchmark for Retinal Vessels Branching Angle Detection
• Title（参考訳）: RBAD: 網膜血管分岐角検出のためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Hao Wang, Wenhui Zhu, Jiayou Qin, Xin Li, Oana Dumitrascu, Xiwen Chen, Peijie Qiu, Abolfazl Razi,
• Abstract要約: 本稿では,自己設定画像処理技術を用いて網膜分岐角を検出する新しい手法を提案する。 我々は、オープンソースのアノテーションツールと、網膜分岐角を付加した40の画像からなるベンチマークデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.671669971067487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting retinal image analysis, particularly the geometrical features of branching points, plays an essential role in diagnosing eye diseases. However, existing methods used for this purpose often are coarse-level and lack fine-grained analysis for efficient annotation. To mitigate these issues, this paper proposes a novel method for detecting retinal branching angles using a self-configured image processing technique. Additionally, we offer an open-source annotation tool and a benchmark dataset comprising 40 images annotated with retinal branching angles. Our methodology for retinal branching angle detection and calculation is detailed, followed by a benchmark analysis comparing our method with previous approaches. The results indicate that our method is robust under various conditions with high accuracy and efficiency, which offers a valuable instrument for ophthalmic research and clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 網膜画像解析(特に分岐点の幾何学的特徴)の検出は、眼疾患の診断において重要な役割を担っている。 しかし、この目的のために使われている既存の手法は、しばしば粗いレベルであり、効率的なアノテーションのためのきめ細かい分析を欠いている。 これらの問題を緩和するために,自己設定画像処理技術を用いて網膜分岐角を検出する新しい手法を提案する。 さらに、オープンソースのアノテーションツールと、網膜分岐角を付加した40の画像からなるベンチマークデータセットを提供する。 網膜分枝角検出法と計算法について詳述し, 従来手法と比較したベンチマーク解析を行った。 以上より, 本手法は, 各種条件下で高い精度, 効率で頑健であり, 眼科研究や臨床応用に有用な手段であることが示唆された。

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