論文の概要: Automated Retinal Layer and Fluid Segmentation and Cross-sectional Analysis using Spectral Domain Optical Coherence Tomography Images for Diabetic Retinopathy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01248v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 07:23:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:21:08.649594
• Title: Automated Retinal Layer and Fluid Segmentation and Cross-sectional Analysis using Spectral Domain Optical Coherence Tomography Images for Diabetic Retinopathy
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症に対する分光領域光コヒーレンス・トモグラフィー画像を用いた網膜自動層と流体分断・断面積解析
• Authors: S. Chen, D. Ma, M. Raviselvan, S. Sundaramoorthy, K. Popuri, M. J. Ju, M. V. Sarunic, D. Ratra, M. F. Beg,
• Abstract要約: 深部神経回路を用いて網膜層10層,網膜内流体,高反射性(HRF)の分画を訓練した。 SwinUNETRはセグメンテーションの精度が最も高く、VM-Unetは特定の層で優れていた。 解析の結果, NPDRとPDRの厚みの差が明らかとなり, 層厚と視力の相関が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study presents an AI-driven pipeline for automated retinal segmentation and thickness analysis in diabetic retinopathy (DR) using SD-OCT imaging. A deep neural network was trained to segment ten retinal layers, intra-retinal fluid, and hyperreflective foci (HRF), with performance evaluated across multiple architectures. SwinUNETR achieved the highest segmentation accuracy, while VM-Unet excelled in specific layers. Analysis revealed distinct thickness variations between NPDR and PDR, with correlations between layer thickness and visual acuity. The proposed method enhances DR assessment by reducing manual annotation effort and providing clinically relevant thickness maps for disease monitoring and treatment planning.
• Abstract（参考訳）: SD-OCT画像を用いた糖尿病網膜症(DR)における自動網膜分画と厚み解析のためのAI駆動パイプラインを提案する。 ディープニューラルネットワークは、網膜層10層、網膜内流体、高反射性焦点(HRF)を分割するよう訓練され、複数のアーキテクチャで性能が評価された。 SwinUNETRはセグメンテーションの精度が最も高く、VM-Unetは特定の層で優れていた。 解析の結果, NPDRとPDRの厚みの差が明らかとなり, 層厚と視力の相関が認められた。 本提案手法は,手動アノテーションの労力を削減し,病気のモニタリングと治療計画のための臨床関連厚みマップを提供することにより,DRアセスメントを向上させる。

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