論文の概要: Uncertainty-aware retinal layer segmentation in OCT through probabilistic signed distance functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04935v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 10:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:01.163697
• Title: Uncertainty-aware retinal layer segmentation in OCT through probabilistic signed distance functions
• Title（参考訳）: 確率的符号付き距離関数によるOCTの不確実性認識網膜層セグメンテーション
• Authors: Mohammad Mohaiminul Islam, Coen de Vente, Bart Liefers, Caroline Klaver, Erik J Bekkers, Clara I. Sánchez,
• Abstract要約: オプティカルコヒーレンス・トモグラフィー(OCT)スキャンにおける不確実性認識網膜層セグメンテーションの新しいアプローチを提案する。 本手法は、レベルセットを介して網膜層形状を効果的にパラメータ化する符号付き距離関数(SDF)を予測することにより、セグメンテーションを洗練する。 これにより、あいまいな入力、撮像ノイズ、信頼できないセグメンテーションが存在する場合でも、網膜層の堅牢な表現が保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.765624289092461
• License:
• Abstract: In this paper, we present a new approach for uncertainty-aware retinal layer segmentation in Optical Coherence Tomography (OCT) scans using probabilistic signed distance functions (SDF). Traditional pixel-wise and regression-based methods primarily encounter difficulties in precise segmentation and lack of geometrical grounding respectively. To address these shortcomings, our methodology refines the segmentation by predicting a signed distance function (SDF) that effectively parameterizes the retinal layer shape via level set. We further enhance the framework by integrating probabilistic modeling, applying Gaussian distributions to encapsulate the uncertainty in the shape parameterization. This ensures a robust representation of the retinal layer morphology even in the presence of ambiguous input, imaging noise, and unreliable segmentations. Both quantitative and qualitative evaluations demonstrate superior performance when compared to other methods. Additionally, we conducted experiments on artificially distorted datasets with various noise types-shadowing, blinking, speckle, and motion-common in OCT scans to showcase the effectiveness of our uncertainty estimation. Our findings demonstrate the possibility to obtain reliable segmentation of retinal layers, as well as an initial step towards the characterization of layer integrity, a key biomarker for disease progression. Our code is available at \url{https://github.com/niazoys/RLS_PSDF}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,光学コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)スキャンにおいて,確率的符号付き距離関数(SDF)を用いた不確実性認識網膜層セグメンテーションの新たなアプローチを提案する。 従来のピクセル・ワイド法と回帰法は、それぞれ正確なセグメンテーションと幾何学的グラウンドニングの欠如において、主に困難に直面する。 これらの欠点に対処するため,本手法では,レベルセットによる網膜層形状のパラメータ化を効果的に行う符号付き距離関数(SDF)を予測することによりセグメンテーションを改良する。 さらに、確率的モデリングを統合し、ガウス分布を適用して形状パラメータ化の不確かさをカプセル化することにより、フレームワークをさらに強化する。 これにより、不明瞭な入力、画像ノイズ、信頼できないセグメンテーションの存在においても、網膜層の形態の堅牢な表現が保証される。 定量的および定性的な評価は、他の方法と比較して優れた性能を示す。 さらに, OCTスキャンにおいて, シェードイング, 点滅, スペックル, モーション・コモンといった様々なノイズタイプを持つ人工歪みデータセットを用いて, 不確実性推定の有効性を示す実験を行った。 以上の結果から,網膜層の確実なセグメンテーションと,疾患進行の鍵となるバイオマーカーである層整合性のキャラクタリゼーションへの第一歩が示唆された。 我々のコードは \url{https://github.com/niazoys/RLS_PSDF} で利用可能です。

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