論文の概要: Context-Aware Optimal Transport Learning for Retinal Fundus Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07862v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 09:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:08:15.582612
• Title: Context-Aware Optimal Transport Learning for Retinal Fundus Image Enhancement
• Title（参考訳）: 網膜基底画像強調のためのコンテキスト認識型最適輸送学習
• Authors: Vamsi Krishna Vasa, Peijie Qiu, Wenhui Zhu, Yujian Xiong, Oana Dumitrascu, Yalin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,未実装の眼底画像強調に対処するためのコンテキストインフォームド・トランスポート(OT)学習フレームワークを提案する。 我々は、地球の距離移動器を用いて、提案した文脈認識OTを導出し、提案した文脈認識OTが確固とした理論的保証を有することを示す。 大規模データセットによる実験結果から,提案手法がいくつかの最先端の教師付きおよび教師なし手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8339026473337505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retinal fundus photography offers a non-invasive way to diagnose and monitor a variety of retinal diseases, but is prone to inherent quality glitches arising from systemic imperfections or operator/patient-related factors. However, high-quality retinal images are crucial for carrying out accurate diagnoses and automated analyses. The fundus image enhancement is typically formulated as a distribution alignment problem, by finding a one-to-one mapping between a low-quality image and its high-quality counterpart. This paper proposes a context-informed optimal transport (OT) learning framework for tackling unpaired fundus image enhancement. In contrast to standard generative image enhancement methods, which struggle with handling contextual information (e.g., over-tampered local structures and unwanted artifacts), the proposed context-aware OT learning paradigm better preserves local structures and minimizes unwanted artifacts. Leveraging deep contextual features, we derive the proposed context-aware OT using the earth mover's distance and show that the proposed context-OT has a solid theoretical guarantee. Experimental results on a large-scale dataset demonstrate the superiority of the proposed method over several state-of-the-art supervised and unsupervised methods in terms of signal-to-noise ratio, structural similarity index, as well as two downstream tasks. The code is available at \url{https://github.com/Retinal-Research/Contextual-OT}.
• Abstract（参考訳）: 網膜眼底写真は、様々な網膜疾患を診断し、監視する非侵襲的な方法を提供するが、全身的な不完全性や、オペレーター/患者関連因子から生じる固有の品質低下を引き起こす。 しかし、高画質網膜画像は正確な診断と自動解析を行う上で重要である。 低画質画像と高品質画像との1対1のマッピングを求めることにより、一般に分布アライメント問題として定式化される。 本稿では,未実装の眼底画像強調に対処するためのコンテキストインフォームド・トランスポート(OT)学習フレームワークを提案する。 文脈情報処理に苦労する標準的な生成画像強調手法とは対照的に,提案した文脈認識OT学習パラダイムは,局所構造をよりよく保存し,不要なアーティファクトを最小限に抑える。 深い文脈特徴を生かして、地球移動器の距離を用いて、提案した文脈認識OTを導出し、提案した文脈認識OTが確固とした理論的保証を有することを示す。 大規模データセットによる実験結果から,信号対雑音比,構造類似度指数,下流タスクの2つの観点から,最先端の教師付きおよび教師なし手法よりも提案手法の方が優れていることが示された。 コードは \url{https://github.com/Retinal-Research/Contextual-OT} で公開されている。

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