RFormer:新しい臨床ベンチマーク上の実眼底画像復元のための変圧器ベース生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deng Zhuo; Cai Yuanhao; Chen Lu; Gong Zheng; Bao Qiqi; Yao Xue; Fang Dong; Zhang Shaochong; Ma Lan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217389810987 整理番号：22P0022703

RFormer:新しい臨床ベンチマーク上の実眼底画像復元のための変圧器ベース生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

RFormer: Transformer-based Generative Adversarial Network for Real Fundus Image Restoration on A New Clinical Benchmark

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (9件)： , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

眼科医は眼疾患のスクリーニングと診断のために眼底画像を使用した。しかし,異なる装置と眼科医は,眼底画像の品質に大きな変化をもたらす。低品質(LQ)分解眼底画像は,臨床スクリーニングにおける不確実性を容易に導き,一般的に誤診のリスクを増加させる。したがって,実際の眼底画像復元は研究に値する。残念ながら,実際の臨床ベンチマークは,これまでこの課題のために調査されていない。本論文では,実際の臨床眼底画像復元問題を検討した。最初に,120の低および高品質(HQ)画像対を含む臨床データセット,実Fundus(RF)を確立した。次に,著者らは,臨床眼底画像の実際の劣化を回復するために,新規変換器ベースの生成的敵対ネットワーク(RFormer)を提案した。このネットワークにおける鍵成分は,非局所自己相似性と長距離依存性を捉えるWindowベース自己拡張ブロック(WSAB)である。より視覚的に楽しい結果を生成するために,変換器ベースの識別器を導入した。著者らの臨床ベンチマークに関する広範な実験は,提案したRFormerが最先端の(SOTA)法よりも著しく優れていることを示した。さらに,血管セグメンテーションと光学ディスク/カップ検出のような下流タスクの実験は,提案したRFormerが臨床眼底画像分析と応用を利益することを証明した。データセット,コード,およびモデルは,https://github.com/dengzhuo AI/Real Fundusで公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 眼の診断

, , , , ,

前のページに戻る