具有空间金字塔池化的U-Net用于光学相干断层扫描中的玻璃膜疣分割
图像与视频处理
2019-12-12 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
玻璃膜疣的存在是早期/中期年龄相关性黄斑变性(AMD)的主要标志。因此,自动化玻璃膜疣分割是AMD图像引导管理中的重要步骤。玻璃膜疣分割有两种常见方法。第一种中,玻璃膜疣作为二分类任务直接分割。第二种方法中,周围的视网膜层(视网膜色素上皮外边界(OBRPE)和Bruch膜(BM))被分割,这两层之间的剩余空间被提取为玻璃膜疣。在这项工作中,我们用空间金字塔池化组件扩展标准U-Net架构以引入全局特征上下文。我们将该模型应用于分割玻璃膜疣以及BM和OBRPE的任务。所提出的网络在来自38名早期/中期AMD患者的425次扫描的纵向OCT数据集上训练和评估。该初步研究表明,所提出的网络一致地优于标准U-Net模型。
引用
@article{arxiv.1912.05404,
title = {U-Net with spatial pyramid pooling for drusen segmentation in optical coherence tomography},
author = {Rhona Asgari and Sebastian Waldstein and Ferdinand Schlanitz and Magdalena Baratsits and Ursula Schmidt-Erfurth and Hrvoje Bogunović},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05404},
year = {2019}
}