Advancing Cell Detection in Anterior Segment Optical Coherence Tomography Images

要約

目の炎症の一般的な形態である前ブドウ膜炎は、速やかに診断されないと永久的な視力喪失につながる可能性があります。
この状態のモニタリングには、前眼部光干渉断層撮影法 (AS-OCT) を使用して捕捉できる、眼の前房 (AC) 内の炎症細胞の定量化が含まれます。
ただし、AS-OCT 画像内の細胞を手動で識別するのは時間がかかり、主観的です。
さらに、既存の自動化されたアプローチには、細胞検出の有効性とその検出結果の信頼性の両方において限界がある可能性があります。
これらの課題に対処するために、AS-OCT 画像内の細胞を検出するための自動フレームワークを提案します。
このフレームワークは、ゼロショット チャンバー セグメンテーション モジュールと細胞検出モジュールで構成されます。
最初のモジュールは、人間が注釈を付けたトレーニング データを必要とせずに、画像内の AC 領域をセグメント化します。
続いて、2 番目のモジュールがセグメント化された AC 領域内の個々のセルを識別します。
実験を通じて、私たちのフレームワークは、AC セグメンテーションと細胞検出タスクの両方において、現在の最先端の方法と比較して優れたパフォーマンスを実証しました。
特に、以前の細胞検出アプローチでは再現率が低くなり、かなりの数の細胞が見落とされる可能性があることがわかりました。
対照的に、私たちのフレームワークは改善されたソリューションを提供し、前部ブドウ膜炎の診断と研究に役立つ可能性があります。
セル検出用のコードは、https://github.com/joeybyc/cell_detection で公開されています。

要約(オリジナル)

Anterior uveitis, a common form of eye inflammation, can lead to permanent vision loss if not promptly diagnosed. Monitoring this condition involves quantifying inflammatory cells in the anterior chamber (AC) of the eye, which can be captured using Anterior Segment Optical Coherence Tomography (AS-OCT). However, manually identifying cells in AS-OCT images is time-consuming and subjective. Moreover, existing automated approaches may have limitations in both the effectiveness of detecting cells and the reliability of their detection results. To address these challenges, we propose an automated framework to detect cells in the AS-OCT images. This framework consists of a zero-shot chamber segmentation module and a cell detection module. The first module segments the AC area in the image without requiring human-annotated training data. Subsequently, the second module identifies individual cells within the segmented AC region. Through experiments, our framework demonstrates superior performance compared to current state-of-the-art methods for both AC segmentation and cell detection tasks. Notably, we find that previous cell detection approaches could suffer from low recall, potentially overlooking a significant number of cells. In contrast, our framework offers an improved solution, which could benefit the diagnosis and study of anterior uveitis. Our code for cell detection is publicly available at: https://github.com/joeybyc/cell_detection.

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