基于深度图估计的OCT血管成像中三维血管重建
图像与视频处理
2021-03-01 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
光学相干断层扫描血管成像(OCTA)近年来已日益用于眼部和系统性疾病的管理。临床实践中常用2D OCTA图像(正面血流图)中血管的手动或自动分析，然而这可能丢失对临床决策有用的血管或毛细血管的丰富三维空间分布信息。本文中，我们引入一种基于从OCTA图像估计血管深度图的新颖三维血管重建框架。首先，我们设计了一个带结构约束的网络来预测OCTA图像中血管的深度。为促进所预测深度图在整体结构与像素两级上的精度，我们结合MSE与SSIM损失作为训练损失函数。最后，通过利用估计的深度图与二维血管分割结果实现三维血管重建。实验结果表明，我们的方法在OCTA图像的深度预测与三维血管重建中是有效的。
引用
@article{arxiv.2102.13588,
title = {3D Vessel Reconstruction in OCT-Angiography via Depth Map Estimation},
author = {Shuai Yu and Jianyang Xie and Jinkui Hao and Yalin Zheng and Jiong Zhang and Yan Hu and Jiang Liu and Yitian Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.13588},
year = {2021}
}