ReLayNet: сегментация слоёв сетчатки и скоплений жидкости на макулярных ОКТ-изображениях с помощью полностью свёрточных сетей
ReLayNet: retinal layer and fluid segmentation of macular optical coherence tomography using fully convolutional networks
Аннотация
Оптическая когерентная томография (ОКТ) применяется для неинвазивной диагностики диабетического макулярного отёка на основе оценки слоёв сетчатки. В этой работе предложена новая глубинная архитектура ReLayNet, представляющая собой полностью свёрточную сеть для сквозной сегментации слоёв сетчатки и скоплений жидкости на ОКТ-сканах глаза. В ReLayNet нисходящий путь из блоков свёрточных слоёв (энкодеров) извлекает иерархию контекстных признаков, а восходящий путь из блоков свёрточных слоёв (декодеров) выполняет семантическую сегментацию. Для обучения ReLayNet оптимизируют совместную функцию потерь, включающую взвешенную логистическую функцию потерь и функцию потерь на основе коэффициента перекрытия Дайса. Работу модели проверили на общедоступном эталонном наборе данных и сравнили с пятью современными методами сегментации, включая два метода на основе глубокого обучения, чтобы оценить её эффективность.
Переведем эту статью за 1 час
Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.
Попробовать бесплатно →Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.