亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

GCN-assisted attention-guided UNet for automated retinal OCT segmentation

计算机科学 视网膜 分割 人工智能 模式识别(心理学) 眼科 医学
作者
Dongsuk Oh,J.E. Moon,Kyoung-Tae Park,Wonjun Kim,Seungho Yoo,Hyungwoo Lee,J.H. Yoo
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:249: 123620-123620 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2024.123620
摘要

With the increase in the aging population of many countries, the prevalence of neovascular age-related macular generation (nAMD) is expected to increase. Morphological parameters such as intraretinal fluid (IRF), subretinal fluid (SRF), subretinal hyperreflective material (SHRM), and pigment epithelium detachment (PED) of spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) images are vital markers for proper treatment of nAMD, especially to get the information of treatment response to determine the proper treatment interval and switching of anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) agents. For the precise evaluation of the change in nAMD lesions and patient-specific treatment, quantitative evaluation of the lesions in the OCT volume scans is necessary. However, manual segmentation requires many resources, and the number of studies of automatic segmentation is increasing rapidly. Improving automated segmentation performance in SD-OCT visual results requires long-range contextual inference of spatial information between retinal lesions and layers. This paper proposes a GAGUNet (graph convolution network (GCN)-assisted attention-guided UNet) model with a novel global reasoning module considering these points. The dataset used in the main experiment of this study underwent rigorous review by a retinal specialist from Konkuk University Hospital in Korea, contributing to both data preprocessing and validation to ensure a qualitative assessment. We conducted experiments on the RETOUCH dataset as well to demonstrate the scalability of the proposed model. Overall, our model demonstrates superior performance over the baseline models in both quantitative and qualitative evaluations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
花凉发布了新的文献求助20
17秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
52秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
52秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
52秒前
52秒前
尊敬夜南完成签到,获得积分10
1分钟前
Cathy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
今天看文献了吗完成签到,获得积分10
1分钟前
张晓祁完成签到,获得积分10
2分钟前
yueying完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Owen应助尊敬夜南采纳,获得10
2分钟前
花凉完成签到,获得积分10
2分钟前
花凉发布了新的文献求助20
2分钟前
Ava完成签到,获得积分10
2分钟前
liudy完成签到,获得积分10
2分钟前
Ava发布了新的文献求助50
2分钟前
吃了吃了完成签到,获得积分10
2分钟前
liudy发布了新的文献求助10
2分钟前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
阿紫吖完成签到 ,获得积分10
3分钟前
过时的白曼完成签到,获得积分10
3分钟前
隐形曼青应助三叔采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
陈苗发布了新的文献求助10
4分钟前
在水一方应助scholar丨崔采纳,获得10
4分钟前
不能随便完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
碧蓝香芦完成签到 ,获得积分10
4分钟前
scholar丨崔发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
可爱的函函应助陈苗采纳,获得10
4分钟前
北北完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
Nowind发布了新的文献求助10
5分钟前
三叔发布了新的文献求助10
5分钟前
三叔完成签到,获得积分0
5分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990022
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532092
关于积分的说明 11256327
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805140
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228