Opto-UNet: Optimized UNet for Segmentation of Varicose Veins in Optical Coherence Tomography

要約

人間の静脈は、血液を体の各部から心臓に運ぶために重要です。
人間の静脈の不適切な機能は、いくつかの静脈疾患から生じる可能性があります。
静脈瘤は、血液の逆流が起こり、静脈の構造の変化によって静脈圧が上昇したり、血流が制限されたりする病気の 1 つです。
静脈瘤の機能特性を調べるには、静脈の物理的および生体力学的特性を研究することが重要です。
この作品は、静脈壁構造をセグメント化するためのセグメンテーション モデル Opto-UNet を提案します。
光コヒーレンストモグラフィ システムは、静脈瘤の画像を取得するために使用されます。
抽出された静脈は形状が均一ではないため、静脈壁をセグメント化するには適切なセグメント化方法が必要です。
Opto-UNet モデルは、新しいブロックがアーキテクチャに統合された U-Net アーキテクチャに基づいており、atrous で分離可能な畳み込みを使用して空間的に広範囲で分離可能な特徴マップを抽出し、高度なパフォーマンスを実現します。
さらに、深さごとの分離可能な畳み込みは、パラメーターの数を最適化することにより、ネットワークの複雑さを大幅に軽減します。
このモデルは、854 万個のパラメーターを使用して、0.9830 の精度、0.8425 の感度、および 0.9980 の特異性を達成します。
これらの結果は、複雑さの軽減とともにセグメンテーションの品質を低下させることなく、モデルが静脈瘤壁のセグメンテーションに非常に適していることを示しています

要約(オリジナル)

Human veins are important for carrying the blood from the body-parts to the heart. The improper functioning of the human veins may arise from several venous diseases. Varicose vein is one such disease wherein back flow of blood can occur, often resulting in increased venous pressure or restricted blood flow due to changes in the structure of vein. To examine the functional characteristics of the varicose vein, it is crucial to study the physical and bio mechanical properties of the vein. This work proposes a segmentation model Opto-UNet, for segmenting the venous wall structure. Optical Coherence Tomography system is used to acquire images of varicose vein. As the extracted vein is not uniform in shape, hence adequate method of segmentation is required to segment the venous wall. Opto-UNet model is based on the U-Net architecture wherein a new block is integrated into the architecture, employing atrous and separable convolution to extract spatially wide-range and separable features maps for attaining advanced performance. Furthermore, the depth wise separable convolution significantly reduces the complexity of the network by optimizing the number of parameters. The model achieves accuracy of 0.9830, sensitivity of 0.8425 and specificity of 0.9980 using 8.54 million number of parameters. These results indicate that model is highly adequate in segmenting the varicose vein wall without deteriorating the segmentation quality along with reduced complexity

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google