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J-GLOBAL ID：202002247065952222   整理番号：20A2711865

自動網膜血管セグメンテーションのための効率的なBFCN【JST・京大機械翻訳】

Efficient BFCN for Automatic Retinal Vessel Segmentation

著者 (4件)： Jiang Yun (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu, China) ,  Wang Falin (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu, China) ,  Gao Jing (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu, China) ,  Liu Wenhuan (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu, China)
資料名： Journal of Ophthalmology (Web)  (Journal of Ophthalmology (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7782A  ISSN： 2090-004X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 網膜血管セグメンテーションは,糖尿病性網膜症,高血圧および心血管および脳血管疾患の診断に関する研究に対し高い価値を有する。深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)に基づくほとんどの方法は,大きな受容野や豊富な空間情報を持たず,より大きな領域のグローバルな文脈情報を捉えることができない。したがって,病変領域の同定は困難であり,セグメンテーション効率は不良である。本論文では,バタフライ完全畳込みニューラルネットワーク(BFCN)を提示した。最初に,血管と網膜血管画像における背景の間の低いコントラストを考慮して,本論文は,血管とバックグラウンドの間のコントラストを増加するために自動カラー増強(ACE)技術を使用した。第2に,バックボーンネットワークにおけるマルチスケール情報抽出(MSIE)モジュールを用いて,特徴情報の損失を減らすために,より大きな領域における大域的文脈情報を捉えることができる。同時に,転送層(T_Layer)を用いて,勾配消失問題を軽減し,ダウンサンプリングプロセスにおける情報損失を修復できるだけでなく,豊富な空間情報を得た。最後に,本論文で初めて,セグメンテーション画像を後処理し,ラプラシアンシャープニング法を用いて,血管セグメンテーションの精度を改善した。本論文で述べた方法は,それぞれ,0.9627,0.9735,および0.9688の精度で,DRIVE,STARE,およびCHASEデータセットによって検証された。Copyright 2020 Yun Jiang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  *網膜 ,  *セグメンテーション ,  *血管 ,  高血圧症 ,  基幹回線 ,  後処理 ,  循環系 ,  *網膜血管 ,  糖尿病性網膜症 ,  脳血管障害 ,  情報抽出
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  マルチスケール ,  受容野 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (46件)：

• T. A. Soomro, T. Khan, M.A.U. Khan, J. Gao, L. Paul, T. Zheng, "Impact of ICA-based image enhancement technique on retinal blood vessels segmentation," IEEE Access, vol. 6, pp. 3524-3528, 2018.
• A. Khanal, R. Estrada, "Dynamic deep networks for retinal vessel segmentation," 2019, https://arxiv.org/abs/1903.07803.
• D. A. Dharmawan, D. Li, B. P. Ng, S. Rahardja, "A new hybrid algorithm for retinal vessels segmentation on fundus images," IEEE Access, vol. 7, pp. 41885-41896, 2019.
• Y. Yang, S. Huang, N. Rao, "An automatic hybrid method for retinal blood vessel extraction," International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 18, no. 3, pp. 399-407, 2008.
• A. D. Hoover, V. Kouznetsova, M. Goldbaum, "Locating blood vessels in retinal images by piecewise threshold probing of a matched filter response," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 19, no. 3, pp. 203-210, 2000.

タイトルに関連する用語 (2件)： 網膜血管 ,  セグメンテーション