抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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網膜黄斑浮腫の数と体積は,網膜症のスクリーニングと診断のための重要な指標である。網膜光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像における黄斑浮腫のセグメンテーション法が多様な浮腫のセグメンテーションにおいて理想的でないという問題を目的として,本論文では,改良U-Net++を用いた網膜OCT画像における黄斑浮腫領域の自動セグメンテーションの新しい方法を提案した。提案方法は,U-Net++再設計スキップ経路と高密度畳込みブロックを完全に利用する。符号器/デコーダサブネットワークにおける特徴マップの意味ギャップを減少させた。そして,バックボーンとして改良Resnetネットワークを追加して,それは浮腫領域における特徴の抽出をより正確にして,セグメンテーション効果を改良した。提案方法は,Duke大学の公開データセットで訓練され,検証され,実験は,提案方法が全体的セグメンテーション効果を改善するだけでなく,多領域における多様な浮腫の分割精度を著しく改善し,また,浮腫領域の数の誤差を減らすこともできることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】