光学相干断层扫描血管成像中自监督的整体运动伪影去除
计算机视觉与模式识别
2022-03-29 v2
摘要
光学相干断层扫描血管成像(OCTA)是许多生物工程任务中的重要成像方式。然而，OCTA的图像质量常因整体运动伪影(BMA)而下降，BMA由被试的微小运动引起，通常表现为被模糊区域包围的亮条纹。现有最优方法通常将BMA去除视为基于学习的图像修复问题，但需要大量带 nontrivial 标注的训练样本。此外，这些方法丢弃了BMA条纹区域所携带的丰富结构与表观信息。为解决这些问题，本文提出一种自监督的内容感知BMA去除模型。首先，从BMA区域提取基于梯度的结构信息和表观特征，并注入模型以捕获更多连通性。其次，利用易于收集的缺陷掩码，模型以自监督方式训练，其中仅使用清晰区域进行训练，而BMA区域用于推理。以含噪图像的结构信息和表观特征作为参考，我们的模型可去除更大的BMA并产生更好的可视化结果。此外，仅涉及带缺陷掩码的2D图像，从而提升了方法的效率。在小鼠皮层的OCTA上的实验表明，我们的模型可去除绝大多数尺寸极大且强度不一致的BMA，而先前的方法则失败。
引用
@article{arxiv.2202.10360,
title = {Self-Supervised Bulk Motion Artifact Removal in Optical Coherence Tomography Angiography},
author = {Jiaxiang Ren and Kicheon Park and Yingtian Pan and Haibin Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10360},
year = {2022}
}