OCTA-500: A Retinal Dataset for Optical Coherence Tomography Angiography Study

要約

光コヒーレンストモグラフィ血管造影 (OCTA) は、眼科および神経科学の研究で網膜血管および微小血管系を観察するために広く利用されている新しいイメージング モダリティです。
ただし、公開されている OCTA データセットは依然として不足しています。
このホワイト ペーパーでは、OCTA-500 と呼ばれる最大かつ最も包括的な OCTA データセットを紹介します。これには、500 人の被験者からの 2 つの視野 (FOV) での OCTA イメージングが含まれます。
このデータセットは、2 つのモダリティ (OCT/OCTA ボリューム)、6 種類の投影、4 種類のテキスト ラベル (年齢/性別/眼/疾患)、7 種類のセグメンテーション ラベル (大血管/毛細血管/動脈/
静脈/2D FAZ/3D FAZ/網膜層)。
次に、毛細血管セグメンテーション、動脈セグメンテーション、静脈セグメンテーション、FAZ セグメンテーションを統一されたフレームワークに統合する、CAVF と呼ばれるマルチオブジェクト セグメンテーション タスクを提案します。
さらに、3D から 2D への画像投影ネットワーク (IPN) を IPN-V2 に最適化して、セグメンテーション ベースラインの 1 つとして機能させます。
実験結果は、IPN-V2 が CAVF タスクで IPN よりも ~10% の mIoU の改善を達成することを示しています。
最後に、トレーニング セットのサイズ、モデル入力 (OCT/OCTA、3D ボリューム/2D プロジェクション)、ベースライン ネットワーク、および疾患など、いくつかのデータセット特性の影響をさらに調査します。
データセットとコードは、https://ieee-dataport.org/open-access/octa-500 で公開されています。

要約(オリジナル)

Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel imaging modality that has been widely utilized in ophthalmology and neuroscience studies to observe retinal vessels and microvascular systems. However, publicly available OCTA datasets remain scarce. In this paper, we introduce the largest and most comprehensive OCTA dataset dubbed OCTA-500, which contains OCTA imaging under two fields of view (FOVs) from 500 subjects. The dataset provides rich images and annotations including two modalities (OCT/OCTA volumes), six types of projections, four types of text labels (age / gender / eye / disease) and seven types of segmentation labels (large vessel/capillary/artery/vein/2D FAZ/3D FAZ/retinal layers). Then, we propose a multi-object segmentation task called CAVF, which integrates capillary segmentation, artery segmentation, vein segmentation, and FAZ segmentation under a unified framework. In addition, we optimize the 3D-to-2D image projection network (IPN) to IPN-V2 to serve as one of the segmentation baselines. Experimental results demonstrate that IPN-V2 achieves an ~10% mIoU improvement over IPN on CAVF task. Finally, we further study the impact of several dataset characteristics: the training set size, the model input (OCT/OCTA, 3D volume/2D projection), the baseline networks, and the diseases. The dataset and code are publicly available at: https://ieee-dataport.org/open-access/octa-500.

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