用于 OCTA 图像血管分割的图像放大网络
图像与视频处理
2022-05-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种新型无创成像方式，可实现微米级分辨率以可视化视网膜微血管。OCTA 图像中的视网膜血管分割仍是一个开放问题，尤其是毛细血管丛细小密集的结构是该问题的重要挑战。在本工作中，我们提出一种用于 OCTA 图像血管分割的新型图像放大网络（IMN）。与具有下采样编码器与上采样解码器的 U-Net 结构相反，所提 IMN 采用上采样编码再下采样解码的设计。该设计旨在捕获更多低级图像细节以减少对小结构的遗漏。在三个公开 OCTA 数据集上的实验结果表明，所提 IMN 以平均 dice 系数 90.2% 在 OCTA 图像血管分割中取得最佳性能。此外，我们还展示了 IMN 在跨视野图像血管分割与血管骨架提取中的优越性能。
引用
@article{arxiv.2110.13428,
title = {Image Magnification Network for Vessel Segmentation in OCTA Images},
author = {Mingchao Li and Yerui Chen and Weiwei Zhang and Qiang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13428},
year = {2022}
}