論文の概要: Patch-Based and Non-Patch-Based inputs Comparison into Deep Neural Models: Application for the Segmentation of Retinal Diseases on Optical Coherence Tomography Volumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13970v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 10:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:26.135372
• Title: Patch-Based and Non-Patch-Based inputs Comparison into Deep Neural Models: Application for the Segmentation of Retinal Diseases on Optical Coherence Tomography Volumes
• Title（参考訳）: 深部神経モデルにおけるパッチベースおよび非パッチベース入力の比較:光学コヒーレンス・トモグラフィーにおける網膜疾患の分画への応用
• Authors: Khaled Al-Saih, Fares Al-Shargie, Mohammed Isam Al-hiyali, Reham Alhejaili,
• Abstract要約: AMDは、2040年までに2億8800万人に達すると予想されている。 ディープラーニングネットワークは、画像とピクセルレベルの2Dスキャンの分類において有望な結果を示している。 DSC測定値のパッチベースモデルが最も高いスコアは0.88であり、SRF流体セグメンテーションの非パッチベースでは0.71であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
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• Abstract: Worldwide, sight loss is commonly occurred by retinal diseases, with age-related macular degeneration (AMD) being a notable facet that affects elderly patients. Approaching 170 million persons wide-ranging have been spotted with AMD, a figure anticipated to rise to 288 million by 2040. For visualizing retinal layers, optical coherence tomography (OCT) dispenses the most compelling non-invasive method. Frequent patient visits have increased the demand for automated analysis of retinal diseases, and deep learning networks have shown promising results in both image and pixel-level 2D scan classification. However, when relying solely on 2D data, accuracy may be impaired, especially when localizing fluid volume diseases. The goal of automatic techniques is to outperform humans in manually recognizing illnesses in medical data. In order to further understand the benefit of deep learning models, we studied the effects of the input size. The dice similarity coefficient (DSC) metric showed a human performance score of 0.71 for segmenting various retinal diseases. Yet, the deep models surpassed human performance to establish a new era of advancement of segmenting the diseases on medical images. However, to further improve the performance of the models, overlapping patches enhanced the performance of the deep models compared to feeding the full image. The highest score for a patch-based model in the DSC metric was 0.88 in comparison to the score of 0.71 for the same model in non-patch-based for SRF fluid segmentation. The objective of this article is to show a fair comparison between deep learning models in relation to the input (Patch-Based vs. NonPatch-Based).
• Abstract（参考訳）: 世界全体では、視力喪失は網膜疾患によってよく起こり、高齢患者に影響を及ぼす顕著な顔面の年齢関連黄斑変性(AMD)が引き起こされる。 AMDは、2040年までに2億8800万人に達すると予想されている。 網膜層を可視化するために、光コヒーレンス断層撮影(OCT)は最も説得力のある非侵襲的方法である。 頻繁な患者訪問は網膜疾患の自動解析の需要を増大させ、深層学習ネットワークは画像とピクセルレベルの2Dスキャンの分類において有望な結果を示している。 しかし、2Dデータのみに依存する場合、特に流体量疾患の局所化では精度が低下する可能性がある。 自動技術の目的は、医療データ中の病気を手動で認識することで、人間より優れていることである。 深層学習モデルの利点をさらに理解するために,入力サイズの影響について検討した。 ジス類似度係数(DSC)は,網膜疾患のセグメンテーションにおけるヒトのパフォーマンススコア0.71を示した。 しかし、深層モデルが人間のパフォーマンスを上回り、医療画像に病気を分類する新たな時代を築き上げた。 しかし、モデルの性能をさらに向上させるため、重なり合うパッチにより、フルイメージの供給に比べて深部モデルの性能が向上した。 DSC測定値のパッチベースモデルの平均スコアは0.88であり、SRF流体セグメンテーションの非パッチベースモデルでは0.71であった。 本論文の目的は,入力に対する深層学習モデル(パッチベース対非パッチベース)の公正な比較を示すことである。

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