Застосування мінімаксного підходу для сегмениації судин сітківки

The paper presents the results of work neural network for segmentation of the fundus vessels using the Tensorflow machine learning library. Training and testing takes place on the public DRIVE data set. The results of work model, namely the recognized blood vessels are presented.When considering binary cross-entropy as an indicator of efficiency, which is demonstrated in the article, it was determined that the U-Net model with 8x8 tiles is a solution to the problem of minimax ML. In the first step, the value of the loss function is compared for all considered models. In the second step, it is determined that the value of binary cross-entropy for the U-Net model with 8x8 tiles will be the minimum among the maximum characteristics.When considering training time as an indicator of efficiency, as shown in the relevant table, the U-Net model with 25x25 tiles is a solution to the minimax ML problem. In the first step, we first compare the values of the training time of all the models under consideration. In the second step, it is determined that the time value for the U-Net model with 25x25 tiles will be the minimum among the maximum values.У роботі представлені результати роботи нейронної мережі для сегментації судин очного дна з використанням бібліотеки машинного навчання Tensorflow. Навчання і тестування відбувається на загальнодоступному наборі даних DRIVE. Результати роботи моделі, а саме розпізнані кровоносні судини є представлені.При розгляді бінарної крос-ентропії як показника ефективності, що є продемонстровано у статті, визначено, що модель U-Net з плитками 8x8 є рішенням проблеми minimax ML. На першому кроці, відбувається порівняння значення функції втрат для всіх розглянутих моделей. На другому кроці визначено, що значення бінарної крос-ентропії для моделі U-Net з плитками 8x8 буде мінімальним серед максимальних характеристик. При розгляді часу навчання як показником ефективності, що продемонстровано у відповідній таблиці, модель U-Net з плитками 25x25 є рішенням проблеми minimax ML. На першому кроці, спочатку відбувається порівняння значення часу тренування всіх моделей, що розглядаються. На другому кроці визначено, що значення часу для моделі U-Net з плитками 25x25 буде мінімальним серед максимальних показників.Ключові слова: сегментація судин сітківки, нейронна мережа, машинне навчання, мінімаксний підхід, бібліотека машинного навчання.

Automatic Artery/Vein Classification Using a Vessel-Constraint Network for Multicenter Fundus Images

Retinal blood vessel morphological abnormalities are generally associated with cardiovascular, cerebrovascular, and systemic diseases, automatic artery/vein (A/V) classification is particularly important for medical image analysis and clinical decision making. However, the current method still has some limitations in A/V classification, especially the blood vessel edge and end error problems caused by the single scale and the blurred boundary of the A/V. To alleviate these problems, in this work, we propose a vessel-constraint network (VC-Net) that utilizes the information of vessel distribution and edge to enhance A/V classification, which is a high-precision A/V classification model based on data fusion. Particularly, the VC-Net introduces a vessel-constraint (VC) module that combines local and global vessel information to generate a weight map to constrain the A/V features, which suppresses the background-prone features and enhances the edge and end features of blood vessels. In addition, the VC-Net employs a multiscale feature (MSF) module to extract blood vessel information with different scales to improve the feature extraction capability and robustness of the model. And the VC-Net can get vessel segmentation results simultaneously. The proposed method is tested on publicly available fundus image datasets with different scales, namely, DRIVE, LES, and HRF, and validated on two newly created multicenter datasets: Tongren and Kailuan. We achieve a balance accuracy of 0.9554 and F1 scores of 0.7616 and 0.7971 for the arteries and veins, respectively, on the DRIVE dataset. The experimental results prove that the proposed model achieves competitive performance in A/V classification and vessel segmentation tasks compared with state-of-the-art methods. Finally, we test the Kailuan dataset with other trained fusion datasets, the results also show good robustness. To promote research in this area, the Tongren dataset and source code will be made publicly available. The dataset and code will be made available at https://github.com/huawang123/VC-Net