論文の概要: SD-RetinaNet: Topologically Constrained Semi-Supervised Retinal Lesion and Layer Segmentation in OCT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20864v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 07:56:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.773087
• Title: SD-RetinaNet: Topologically Constrained Semi-Supervised Retinal Lesion and Layer Segmentation in OCT
• Title（参考訳）: SD-RetinaNet : OCTにおける半スーパービジョン網膜損傷と層分割
• Authors: Botond Fazekas, Guilherme Aresta, Philipp Seeböck, Julia Mai, Ursula Schmidt-Erfurth, Hrvoje Bogunović,
• Abstract要約: 完全微分可能なバイオマーカートポロジエンジンを導入した新しい半教師付きモデルを提案する。 我々のモデルは、空間的要素とスタイル要素を分離して、不整合表現を学習する。 我々は,OCTスキャンの公開および内部データセット上で提案したモデルを評価し,病変と層分断の双方において現状よりも優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.409364353574134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical coherence tomography (OCT) is widely used for diagnosing and monitoring retinal diseases, such as age-related macular degeneration (AMD). The segmentation of biomarkers such as layers and lesions is essential for patient diagnosis and follow-up. Recently, semi-supervised learning has shown promise in improving retinal segmentation performance. However, existing methods often produce anatomically implausible segmentations, fail to effectively model layer-lesion interactions, and lack guarantees on topological correctness. To address these limitations, we propose a novel semi-supervised model that introduces a fully differentiable biomarker topology engine to enforce anatomically correct segmentation of lesions and layers. This enables joint learning with bidirectional influence between layers and lesions, leveraging unlabeled and diverse partially labeled datasets. Our model learns a disentangled representation, separating spatial and style factors. This approach enables more realistic layer segmentations and improves lesion segmentation, while strictly enforcing lesion location in their anatomically plausible positions relative to the segmented layers. We evaluate the proposed model on public and internal datasets of OCT scans and show that it outperforms the current state-of-the-art in both lesion and layer segmentation, while demonstrating the ability to generalize layer segmentation to pathological cases using partially annotated training data. Our results demonstrate the potential of using anatomical constraints in semi-supervised learning for accurate, robust, and trustworthy retinal biomarker segmentation.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影(OCT)は、加齢に伴う黄斑変性(AMD)などの網膜疾患の診断とモニタリングに広く用いられている。 レイヤや病変などのバイオマーカーのセグメンテーションは、患者の診断と追跡に不可欠である。 近年,半教師付き学習は網膜セグメンテーション性能の向上を約束している。 しかし、既存の手法は、しばしば解剖学的に不可解なセグメンテーションを生成し、効果的に層間相互作用をモデル化できず、トポロジカルな正しさの保証が欠如している。 これらの制約に対処するために, 解剖学的に正しい病変や層区分を強制する, 完全に微分可能なバイオマーカートポロジエンジンを導入した, 半教師付きモデルを提案する。 これにより、階層と病変の間の双方向の影響による共同学習が可能になり、ラベルのない、多種多様なラベル付きデータセットを活用することができる。 我々のモデルは、空間的要素とスタイル要素を分離して、不整合表現を学習する。 このアプローチにより、より現実的な層分割が可能となり、病変のセグメンテーションが向上すると同時に、セグメント化された層に対して解剖学的に妥当な位置にある病変の位置を厳格に強制する。 我々は,OCTスキャンの公開および内部データセット上で提案したモデルを評価し,病変と層分割の双方において現状よりも優れていることを示すとともに,部分的に注釈付きトレーニングデータを用いて病理症例に階層分割を一般化する能力を示す。 本研究は, 半教師あり学習における解剖学的制約を, 正確, 堅牢, 信頼性の高い網膜バイオマーカーセグメンテーションに用いる可能性を示すものである。

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