用于光学相干断层扫描中脉络膜分割的感知辅助对抗自适应方法
图像与视频处理
2019-10-24 v1
摘要
光学相干断层扫描（optical coherence tomography, OCT）图像中准确的脉络膜分割至关重要，因为脉络膜厚度是许多眼病的重大定量生物标志物。深度学习在脉络膜区域分割中已展现其优越性，但受不同厂商OCT设备所获取数据集间域差异（如噪声水平与分布）引起的性能退化所困。本文提出一种无监督感知辅助对抗自适应（perceptual-assisted adversarial adaptation, PAAA）框架，通过缩小不同域间的域差异来高效分割脉络膜区域。所提框架中的对抗自适应模块鼓励目标域的预测结构信息类似于源域的相应信息。此外，采用感知损失来匹配其形状信息（Bruch膜与脉络膜-巩膜界面的曲率），从而可得精细的边界预测。定量实验结果表明，所提PAAA分割框架优于其他最先进（state-of-the-art, SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.1910.10316,
title = {Perceptual-assisted Adversarial Adaptation for Choroid Segmentation in optical coherence tomography},
author = {Zhenjie Chai and Kang Zhou and Jianlong Yang and Yuhui Ma and Zhi Chen and Shenghua Gao and Jiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10316},
year = {2019}
}