論文の概要: Open-Source Periorbital Segmentation Dataset for Ophthalmic Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20407v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:35:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 07:46:26.862005
- Title: Open-Source Periorbital Segmentation Dataset for Ophthalmic Applications
- Title（参考訳）: 眼科応用のためのオープンソース周辺部セグメンテーションデータセット
- Authors: George R. Nahass, Emma Koehler, Nicholas Tomaras, Danny Lopez, Madison Cheung, Alexander Palacios, Jefferey Peterson, Sacha Hubschman, Kelsey Green, Chad A. Purnell, Pete Setabutr, Ann Q. Tran, Darvin Yi,
- Abstract要約: 深層学習を用いた眼窩周囲のセグメンテーションと距離予測は、疾患状態の客観的定量化を可能にする。
現在、深層学習モデルのトレーニングを目的としたセグメンテーションデータセットの報告は、目の周りの領域でサブミリの精度で行われていない。
本稿では,このデータセットをイントラグレータ内信頼性試験およびイントラグレータ間信頼性試験により検証し,軌道周辺セグメンテーションネットワークのトレーニングにおけるデータの有用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.61547468576024
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Periorbital segmentation and distance prediction using deep learning allows for the objective quantification of disease state, treatment monitoring, and remote medicine. However, there are currently no reports of segmentation datasets for the purposes of training deep learning models with sub mm accuracy on the regions around the eyes. All images (n=2842) had the iris, sclera, lid, caruncle, and brow segmented by five trained annotators. Here, we validate this dataset through intra and intergrader reliability tests and show the utility of the data in training periorbital segmentation networks. All the annotations are publicly available for free download. Having access to segmentation datasets designed specifically for oculoplastic surgery will permit more rapid development of clinically useful segmentation networks which can be leveraged for periorbital distance prediction and disease classification. In addition to the annotations, we also provide an open-source toolkit for periorbital distance prediction from segmentation masks. The weights of all models have also been open-sourced and are publicly available for use by the community.
- Abstract（参考訳）: 深層学習を用いた眼窩周囲のセグメンテーションと距離予測は、疾患状態の客観的定量化、治療モニタリング、遠隔医療を可能にする。
しかし、現在、深層学習モデルの訓練を目的としたセグメンテーションデータセットの報告は、目の周りの領域で、サブミリの精度で報告されていない。
すべての画像 (n=2842) には虹彩, 硬化, 蓋, 結節, 額が5つのアノテータで区切られていた。
本稿では,このデータセットをイントラグレータ内信頼性試験およびイントラグレータ間信頼性試験により検証し,軌道周辺セグメンテーションネットワークのトレーニングにおけるデータの有用性を示す。
すべてのアノテーションは、無料でダウンロードできる。
オキュロプラスティック手術用に設計されたセグメンテーションデータセットへのアクセスは、眼窩周辺距離の予測や疾患の分類に活用可能な、臨床的に有用なセグメンテーションネットワークのより迅速な開発を可能にする。
アノテーションに加えて,セグメンテーションマスクからの距離予測を行うオープンソースツールキットも提供する。
すべてのモデルの重みもオープンソースとして公開されており、コミュニティで使用することができる。
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