Mål: Automatisk artär/vein (A/V) segmentering från fondus bilder krävs för att spåra förändringar blodkärl som sker med många patologier inklusive retinopati och kardiovaskulära patologier. En av de kliniska åtgärder som kvantifierar kärlförändringar är det arteriovenösa förhållandet (AVR) som representerar förhållandet mellan artär- och vendiametrar. Detta mått beror i hög grad på noggrannheten hos kärlsegmenteringen och klassificeringen i artärer och vener. I detta dokument föreslås en snabb, ny metod för semantisk A/V-segmentering som kombinerar djup inlärning och grafutbredning. Metoder: Ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) föreslås att gemensamt segmentera och klassificera kärl i artärer och vener. Den ursprungliga CNN-märkningen förökas genom en graf representation av näthinnan vaskulature, vars noder definieras som fartygsgrenar och kanter viktas av kostnaden för att länka par av grenar. För att effektivt föröka etiketterna förenklas grafen till sitt minsta spännträd. Resultat: Metoden uppnår en noggrannhet på 94,8 % för segmentering av fartyg. A/V-klassificeringen uppnår en specificitet på 92,9 % med en känslighet på 93,7 % i databasen CT-DRIVE jämfört med den senaste specificiteten och känsligheten, båda 91,7 %. Slutsats: Resultaten visar att vår metod överträffar de ledande tidigare arbetena på en offentlig datauppsättning för A/V-klassificering och är överlägset snabbast. Betydelse: Den föreslagna globala AVR som beräknas på hela fondusbilden med hjälp av vår automatiska A/V-segmenteringsmetod kan bättre spåra kärlförändringar i samband med diabetesretinopati än standard lokal AVR som beräknas endast runt den optiska skivan.
Girard m.fl. REF använde en U-Net-liknande arkitektur tillsammans med grafutbredning för att gemensamt segmentera och klassificera näthinnekärl.
Joint segmentation and classification of retinal arteries/veins from fundus images
{'venue': 'Artificial Intelligence in Medicine, Volume 94, 2019, Pages 96-109, ISSN 0933-3657', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}