1D+2D U-Net を用いたOCT 画像からの 網膜層セグメンテーションの高精度化
近野 翼 (東北大学) , 二宮 高洋 (東北大学) , 三浦 幹太 (東北大学) , 伊藤 康一 (東北大学) , 檜森 紀子 (東北大学) , シャルマ パルマナンド (東北大学) , 中澤 徹 (東北大学) , 青木 孝文 (東北大学)
電子情報通信学会医用画像研究会, pp. 1--2, July 2023.
Abstract
眼科検査では，網膜構造を変化させる眼疾患を診断するために，眼底3 次元画像（OCT 画像）が用いられる．網膜構造を定量的に評価するためには，OCT 画像から網膜層を高精度に検出する必要がある．従来手法では，網膜層セグメンテーションを直線検出に帰着させるためにOCT 画像を平坦化する必要がある．平坦化に失敗したり，そもそも平坦化できなかったりすると網膜層セグメンテーションを行うことができない．これに対して，本稿では，1D+2D U-Net を用いた網膜層セグメンテーション手法を提案する．提案手法は，網膜構造に依存しないため，平坦化を行う必要がない．公開データセットを用いた性能評価実験を通して，提案手法の有効性を示す．