U-Net に基づくデータ拡張を用いた網膜血管セグメンテーション

抄録

網膜血管は、医療機器に頼らずに直接観察できる微小血管である。ここの病変は糖尿病や脳卒中などの様々な疾患を反映するた め、網膜の眼底画像から血管を抽出することは、様々な疾患の診断や治療をする上で重要な意味を持つ。このため、眼底画像を対象 とした自動診断や支援の需要は高いが、医療分野のデータは入手が困難であり、正解データが少ないことが多いため、機械学習を利 用した手法を適用するのは難しい。そこで本稿では、機械学習の訓練データ不足の問題を解決するため、データ拡張手法を用いるこ とで、わずかな学習データで訓練できる血管セグメンテーション手法を提案する。