Image enhancement of wide-field retinal optical coherence tomography angiography by super-resolution angiogram reconstruction generative adversarial network

计算机科学 人工智能 计算机视觉 生成对抗网络 光学相干层析成像 图像质量 图像分辨率 深度学习 连贯性(哲学赌博策略) 图像(数学) 光学 物理 量子力学
作者
Xing Yuan,Yanping Huang,Lin An,Jia Qin,Gongpu Lan,Haixia Qiu,Bo Yu,Haibo Jia,Shangjie Ren,Haishu Tan,Jingjiang Xu
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:78: 103957-103957 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2022.103957
摘要

Wide-field retinal optical coherence tomography angiography (OCTA) usually suffers from low image resolution in clinical practice because of insufficient lateral sampling. In this study, we develop a deep-learning-based method named super-resolution angiogram reconstruction generative adversarial network (SAR-GAN) to enhance the en face OCTA image quality. A sophisticated home-made spectral-domain OCTA system is employed to capture the data of retinal angiograms with different scanning protocols. High-resolution 3 × 3 mm2 OCTA images and low-resolution (LR) 6 × 6 mm2 OCTA images are utilised in training the network. We propose an improved loss function for SAR-GAN for the reconstruction of perceptually enhanced super-resolution images. The well-trained network is utilized to processing the LR OCTA images with a field of view (FOV) of 3 × 3 mm2, 6 × 6 mm2 and as large as 9 × 9 mm2. The qualitative and quantitative comparisons show that SAR-GAN provides perceptually better visualization and significantly enhances the image quality in terms of noise intensity, contrast-to-noise ratio and vessel connectivity. Moreover, it demonstrates superior image enhancement for retinal OCTA with small or large FOVs, compared with other traditional and deep-learning based methods. The SAR-GAN has great potential to improve the clinical assessment by wide-field OCTA.
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