論文の概要: Retinal IPA: Iterative KeyPoints Alignment for Multimodal Retinal Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18362v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 19:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 15:09:00.956035
• Title: Retinal IPA: Iterative KeyPoints Alignment for Multimodal Retinal Imaging
• Title（参考訳）: 網膜ITA:マルチモーダル網膜イメージングのための反復的キーポイントアライメント
• Authors: Jiacheng Wang, Hao Li, Dewei Hu, Rui Xu, Xing Yao, Yuankai K. Tao, Ipek Oguz,
• Abstract要約: マルチモダリティ網膜画像間のマッチングと登録を強化するために,クロスモダリティ特徴を学習するための新しいフレームワークを提案する。 本モデルでは,従来の学習に基づく特徴検出と記述手法の成功を例に挙げる。 同じ画像の異なるオーグメンテーション間のセグメンテーション一貫性を強制することにより、自己指導的な方法で訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.70130626541926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework for retinal feature point alignment, designed for learning cross-modality features to enhance matching and registration across multi-modality retinal images. Our model draws on the success of previous learning-based feature detection and description methods. To better leverage unlabeled data and constrain the model to reproduce relevant keypoints, we integrate a keypoint-based segmentation task. It is trained in a self-supervised manner by enforcing segmentation consistency between different augmentations of the same image. By incorporating a keypoint augmented self-supervised layer, we achieve robust feature extraction across modalities. Extensive evaluation on two public datasets and one in-house dataset demonstrates significant improvements in performance for modality-agnostic retinal feature alignment. Our code and model weights are publicly available at \url{https://github.com/MedICL-VU/RetinaIPA}.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル網膜画像間のマッチングと登録を強化するために, クロスモーダルな特徴を学習するために設計された, 網膜特徴点アライメントのための新しいフレームワークを提案する。 本モデルでは,従来の学習に基づく特徴検出と記述手法の成功を例に挙げる。 ラベルのないデータをうまく活用し、関連するキーポイントを再現するためにモデルを制約するために、キーポイントベースのセグメンテーションタスクを統合する。 同じ画像の異なるオーグメンテーション間のセグメンテーション一貫性を強制することにより、自己指導的な方法で訓練される。 キーポイント拡張型自己教師層を組み込むことで、モダリティ間のロバストな特徴抽出を実現する。 2つのパブリックデータセットと1つの社内データセットに対する広範囲な評価は、モダリティ非依存性網膜機能アライメントのパフォーマンスを著しく改善したことを示している。 コードとモデルの重み付けは \url{https://github.com/MedICL-VU/RetinaIPA} で公開されています。

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