Abstrakt. Optisk koherenstomografi (OCT) är en icke-invasiv avbildning modalitet som kan användas för att få djupbilder av näthinnan. De föränderliga lagertjocklekar kan sålunda kvantifieras genom att analysera dessa OCT bilder, dessutom dessa förändringar har visat sig korrelera med sjukdomsprogression vid multipel skleros. Nyligen automatiserade segmenteringsverktyg för näthinnan använder maskininlärningsmetoder för att utföra pixelvis märkning och grafmetoder för att garantera lagerhierarkin eller topologi. Grafparametrar som avstånd och jämnhet begränsningar måste dock experimentellt tilldelas av retina region och patologi, vilket försämrar flexibiliteten och tidseffektiviteten i hela ramen. I detta papper, utvecklar vi kaskad djupa nätverk för att ge en topologiskt korrekt segmentering av näthinnan lager i ett enda foder framåt förökning. Det första nätverket (S-Net) utför pixelvis märkning och det andra regressionsnätverket (R-Net) tar topologiskt okonstruerade S-Net resultat och utdata lagertjocklekar för varje lager och varje position. Relu aktivering används som den slutliga driften av R-Net som garanterar icke-negativitet av det utgående lagret tjocklek. Eftersom segmenteringsgränsens position förvärvas genom att summera motsvarande icke-negativa lagertjocklekar, garanteras lagerbeställning (dvs. topologi) av de rekonstruerade gränserna även vid fovea där avstånden mellan gränserna kan vara noll. R-Net tränas med hjälp av simulerade masker och kan därmed generaliseras för att ge topologi garanterad segmentering för andra lagerstrukturer. Detta djupa nätverk har uppnått ett genomsnittligt absolut gränsfel (2,82 μm) som är jämförbart med de senaste grafmetoderna (2,83 μm).
U-Net baserade Segmentation Network (S-Net) följt av Regression Network (R-Net) föreslogs för att få topologi garanterad segmentering REF.
Topology guaranteed segmentation of the human retina from OCT using convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}