합성 데이터를 활용한 뇌 3D OCTA 혈관 분할

Concetti Chiave

본 연구는 수동 주석 없이도 정확한 뇌 3D OCTA 혈관 분할을 가능하게 하는 합성 데이터 기반 접근법을 제안한다.

Sintesi

본 연구는 뇌 3D OCTA 영상의 혈관 분할을 위해 합성 데이터를 활용하는 방법을 제안한다.

1. 실제 마우스 혈관 부식 주형에서 추출한 혈관 그래프를 이용하여 혈관 구조를 가진 합성 볼륨을 생성한다.
2. 이 합성 볼륨에 OCTA 영상의 주요 인공물(투사 인공물, 각도 의존 신호 감쇄, 국부적 과립 노이즈 패턴)을 시뮬레이션하여 실제 OCTA 영상과 유사한 합성 데이터를 생성한다.
3. 생성된 합성 OCTA 영상과 정답 레이블을 이용하여 3D U-Net 모델을 학습시킨다.
4. 실험 결과, 제안 방법은 수동 주석 없이도 기존 방법들을 능가하는 성능을 보였다.
5. 합성 데이터 생성 과정의 유연성을 통해 다양한 OCTA 시스템 및 획득 프로토콜에 적용할 수 있다.

Statistiche

혈관 반경이 13 μm 이상인 큰 혈관은 OCTA 영상에서 거의 보이지 않는다.
혈관 방향이 광축에 평행할수록 OCTA 신호가 크게 감소한다.
다중 산란에 의한 투사 인공물은 큰 혈관 아래의 신호를 가리고 혈관의 관형 모양을 왜곡시킨다.

Citazioni

"OCTA는 적혈구 움직임에 의한 후방 산란 신호의 시간적 변화를 감지하여 혈관을 포착할 수 있다."
"3D OCTA 영상의 자동 분석은 혈관 분할 단계에 의존하지만, 수동 주석은 특히 3D OCTA에서 매우 번거롭다."

Approfondimenti chiave tratti da

Simulation-Based Segmentation of Blood Vessels in Cerebral 3D OCTA Images

by Bast... alle arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07116.pdf

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