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.

Deep learning for optical coherence tomography angiography: Quantifying microvascular changes in diabetic retinopathy

Optical Coherence Tomography Angiography (OCT-A) permits visualization of the changes to the retinal circulation due to diabetic retinopathy (DR), a microvascular complication of diabetes. Machine learning applications have directly benefited ophthalmology, leveraging large amounts of data to create frameworks to aid clinical decision-making. In this thesis, several techniques to quantify the retinal microvasculature are explored. First, high-quality, averaged, 6x6mm OCT-A enface images are used to produce manual segmentations for the corresponding lower-quality, single-frame images to produce more training data. Using transfer learning, the resulting convolutional neural network (CNN) segmented the superficial capillary plexus and deep vascular complex with performance exceeding inter-rater comparisons. Next, a federated learning framework was designed to allow for collaborative training by multiple participants on a de-centralized data corpus. When trained for microvasculature segmentation, the framework achieved comparable performance to a CNN trained on a fully-centralized dataset

Retinal Vessels Segmentation Techniques and Algorithms: A Survey

Retinal vessels identification and localization aim to separate the different retinal vasculature structure tissues, either wide or narrow ones, from the fundus image background and other retinal anatomical structures such as optic disc, macula, and abnormal lesions. Retinal vessels identification studies are attracting more and more attention in recent years due to non-invasive fundus imaging and the crucial information contained in vasculature structure which is helpful for the detection and diagnosis of a variety of retinal pathologies included but not limited to: Diabetic Retinopathy (DR), glaucoma, hypertension, and Age-related Macular Degeneration (AMD). With the development of almost two decades, the innovative approaches applying computer-aided techniques for segmenting retinal vessels are becoming more and more crucial and coming closer to routine clinical applications. The purpose of this paper is to provide a comprehensive overview for retinal vessels segmentation techniques. Firstly, a brief introduction to retinal fundus photography and imaging modalities of retinal images is given. Then, the preprocessing operations and the state of the art methods of retinal vessels identification are introduced. Moreover, the evaluation and validation of the results of retinal vessels segmentation are discussed. Finally, an objective assessment is presented and future developments and trends are addressed for retinal vessels identification techniques.https://doi.org/10.3390/app802015