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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 1,476 - 1,485 (10page)
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Segmenting OCT retinal images into layers is important to diagnose and understand the progression of retinal diseases or identify potential symptoms. The task of manually identifying these layers is a difficult task that requires a lot of time and effort even for medical professionals, and therefore, various studies are being conducted to automate this using deep learning technologies. In this paper, we use cGAN-based neural network to automatically segmenting OCT retinal images into seven terrain-type regions defined by six layer boundaries. The network is composed of a Segnet-based generator model and a discriminator model. We also proposed a dynamic programming algorithm for refining the outputs of the network. We performed experiments using public OCT image data set and compared its performance with the Segnet-only version of the network. The experimental results show that the cGAN-based network outperforms Segnet-only version.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 신경망의 구조
3. 성능 평가
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
G. Staurenghi, S. Sadda, U. Chakravarthy, and R.F. Spaide, “Proposed Lexicon for Anatomic Landmarks in Normal Posterior Segment Spectral-domain Optical Coherence Tomography: The Inoct Consensus,” Ophthalmology, Vol. 121, No. 8, pp. 1572-1578, 2014.
D.C. DeBuc, “A Review of Algorithms for Segmentation of Retinal Image Data Using Optical Coherence Tomography,” Image Segmentation, pp. 15-54, 2011.
R. Kafieh, H. Rabbani, M.D. Abramoff, and M. Sonka, “Intra-retinal Layer Segmentation of 3D Optical Coherence Tomography Using Coarse Grained Diffusion Map,” Medical Image Analysis, Vol. 17, No. 8, pp. 907-928, 2013.
S.J. Chiu, C.A. Toth, C.B. Rickman, J.A. Izatt, and S. Farsiu, “Automatic Segmentation of Closed-contour Features in Ophthalmic Images Using Graph Theory and Dynamic Programming,” Biomedical Optics Express, Vol. 3, No. 5, pp. 1127-1140, 2012.
F. LaRocca, S.J. Chiu, R.P. McNabb, A.N. Kuo, J.A. Izatt, S. Farsiu, et al., “Robust Automatic Segmentation of Corneal Layer Boundaries in SDOCT Images Using Graph Theory and Dynamic Programming,” Biomedical Optics Express, Vol. 2, No. 6, pp. 1524-1538, 2011.
D.C. DeBuc, “A Review of Algorithms for Segmentation of Retinal Image Data Using Optical Coherence Tomography,” Image Segmentation, pp. 15-54, 2011.
R. Kafieh, H. Rabbani, M.D. Abramoff, and M. Sonka, “Intra-retinal Layer Segmentation of 3D Optical Coherence Tomography Using Coarse Grained Diffusion Map,” Medical Image Analysis, Vol. 17, No. 8, pp. 907-928, 2013.
S.J. Chiu, C.A. Toth, C.B. Rickman, J.A. Izatt, and S. Farsiu, “Automatic Segmentation of Closed-contour Features in Ophthalmic Images Using Graph Theory and Dynamic Programming,” Biomedical Optics Express, Vol. 3, No. 5, pp. 1127-1140, 2012.
F. LaRocca, S.J. Chiu, R.P. McNabb, A.N. Kuo, J.A. Izatt, S. Farsiu, et al., “Robust Automatic Segmentation of Corneal Layer Boundaries in SDOCT Images Using Graph Theory and Dynamic Programming,” Biomedical Optics Express, Vol. 2, No. 6, pp. 1524-1538, 2011.
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