Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Weight Averaging Impact on the Uncertainty of Retinal Artery-Venous Segmentation

Lindén, Markus; Garifullin, Azat; Lensu, Lasse (2020-10-05)

Katso/Avaa
linden_et_al_weight_averaging_impact_final_draft.pdf (313.8Kb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Lindén, Markus
Garifullin, Azat
Lensu, Lasse
05.10.2020

12443

52-60

Springer, Cham

Lecture Notes in Computer Science

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© Springer Nature Switzerland AG 2020
https://doi.org/10.1007/978-3-030-60365-6_6
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020120198841

Tiivistelmä

By examining the vessel structure of the eye through retinal imaging, a variety of abnormalities can be identified. Owing to this, retinal images have an important role in the diagnosis of ocular diseases. The possibility of performing computer aided artery-vein segmentation has been the focus of several studies during the recent years and deep neural networks have become the most popular tool used in artery-vein segmentation. In this work, a Bayesian deep neural network is used for artery-vein segmentation. Two algorithms, that is, stochastic weight averaging and stochastic weight averaging Gaussian are studied to improve the performance of the neural network. The experiments, conducted on the RITE and DRIVE data sets, and results are provided along side uncertainty quantification analysis. Based on the experiments, weight averaging techniques improve the performance of the network.

Lähdeviite

Lindén M., Garifullin A., Lensu L. (2020) Weight Averaging Impact on the Uncertainty of Retinal Artery-Venous Segmentation. In: Sudre C.H. et al. (eds) Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Graphs in Biomedical Image Analysis. UNSURE 2020, GRAIL 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12443. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60365-6_6

Alkuperäinen verkko-osoite

https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-60365-6_6
Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1560]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste