論文の概要: Universal Vessel Segmentation for Multi-Modality Retinal Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06987v1
- Date: Mon, 10 Feb 2025 19:28:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-12 14:06:38.640344
- Title: Universal Vessel Segmentation for Multi-Modality Retinal Images
- Title（参考訳）: 多モード網膜画像のためのユニバーサル血管分割
- Authors: Bo Wen, Anna Heinke, Akshay Agnihotri, Dirk-Uwe Bartsch, William Freeman, Truong Nguyen, Cheolhong An,
- Abstract要約: 多モード網膜画像に対する基礎的ユニバーサル血管分割モデル(UVSM)を提案する。
これは、クロスモダリティ網膜血管のセグメンテーションを達成する最初の研究であり、また、いくつかの新しいモダリティで網膜血管のセグメンテーションを研究する最初の研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.317185376759344
- License:
- Abstract: We identify two major limitations in the existing studies on retinal vessel segmentation: (1) Most existing works are restricted to one modality, i.e, the Color Fundus (CF). However, multi-modality retinal images are used every day in the study of retina and retinal diseases, and the study of vessel segmentation on the other modalities is scarce; (2) Even though a small amount of works extended their experiments to limited new modalities such as the Multi-Color Scanning Laser Ophthalmoscopy (MC), these works still require finetuning a separate model for the new modality. And the finetuning will require extra training data, which is difficult to acquire. In this work, we present a foundational universal vessel segmentation model (UVSM) for multi-modality retinal images. Not only do we perform the study on a much wider range of modalities, but also we propose a universal model to segment the vessels in all these commonly-used modalities. Despite being much more versatile comparing with existing methods, our universal model still demonstrates comparable performance with the state-of-the- art finetuned methods. To the best of our knowledge, this is the first work that achieves cross-modality retinal vessel segmentation and also the first work to study retinal vessel segmentation in some novel modalities.
- Abstract（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションに関する既存の研究における2つの大きな限界を同定する。(1)既存の研究の多くは1つのモード、すなわちColor Fundus(CF)に制限されている。
しかし、網膜疾患や網膜疾患の研究において、マルチモダリティ網膜像は毎日使われており、他のモダリティに対する血管のセグメンテーションの研究は少ない; (2) 少数の研究が実験をMulti-Color Scanning Laser Ophthalmoscopy (MC)のような限られた新しいモダリティにまで拡張したものの、これらの研究は新たなモダリティのための別のモデルを微調整する必要がある。
微調整には追加のトレーニングデータが必要ですが、取得は困難です。
本研究では,多モード網膜画像に対する基礎的ユニバーサル血管分割モデル(UVSM)を提案する。
より広い範囲のモダリティの研究を行うだけでなく、これらの一般的なモダリティの全てに船体を分割する普遍モデルも提案する。
既存の手法と比較してはるかに汎用性があるにもかかわらず、我々の普遍モデルは、最先端の精巧な手法に匹敵する性能を誇示している。
我々の知る限りでは、これは異質な網膜血管のセグメンテーションを達成する最初の研究であり、また、いくつかの新しいモダリティで網膜血管のセグメンテーションを研究する最初の研究である。
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