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J-GLOBAL ID：202002234597647980   整理番号：20A0950553

Mutex Dicke損失に基づく完全畳込みネットワークを用いたSD-OCT画像における網膜層と流体のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

The Segmentation of Retinal Layer and Fluid in SD-OCT Images Using Mutex Dice Loss Based Fully Convolutional Networks

著者 (2件)： Wei Hao (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Peng Peng (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 60929-60939  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スペクトル領域光コヒーレンストモグラフィー(SD-OCT)は,糖尿病性網膜症(DR)のような網膜疾患を評価するための非侵襲的画像診断法であり,世界の視覚障害と失明の原因となる最も一般的な疾患の1つである。DRの主な症状は,糖尿病黄斑浮腫(DME)と呼ばれる網膜変形と体液量であり,これは疾患の評価と診断のための主要なバイオマーカーである。診療所では,眼科医は網膜層と流体を手動でセグメント化し,最終診断の基盤である定量的および診断的情報を得ることができる。しかしながら,この手動セグメンテーションは時間がかかり,労働集約的である。それを容易にし,促進するために,研究者は多くの自動化された方法を提案している。そこでは,それらのほとんどが通常,眼科学における優先度を無視し,このタスクを標準的な意味論的セグメンテーションタスクと見なす。本研究では,異なる層の間の多重関係の優先度を考察し,それをdice損失関数に導入し,新しいものを構築する。さらに,SD-OCT画像における網膜層と流体を分割するために,提案した深さmaxプール(DMP)に基づく新しい完全畳込みネットワークを提案した。2つの公開データセットに関する提案方法の実験結果は有望な性能を示し,DRまたは他の関連疾患の診断プロセスにおける眼科医の助けとなる可能性も示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *網膜 ,  自動化 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  スペクトル ,  多重化 ,  眼科学 ,  画像診断 ,  バイオマーカー ,  優先度
準シソーラス用語： 光コヒーレンストモグラフィー ,  眼科医 ,  非侵襲 ,  視覚障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 損失 ,  畳込み ,  SD-OCT ,  網膜 ,  流体 ,  セグメンテーション