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.

Contrastive Learning for Generating Optical Coherence Tomography Images of the Retina

Kaplan, Sinan; Lensu, Lasse (2022-09-21)

Katso/Avaa
kaplan_et_al_contrastive_learning_for_generating_optical_coherence_tomography_images_of_the_retina_aam.pdf (1.577Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Kaplan, Sinan
Lensu, Lasse
21.09.2022

13570

112-121

Springer, Cham

Lecture Notes in Computer Science

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© 2022 The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG
https://doi.org/10.1007/978-3-031-16980-9_11
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022102162694

Tiivistelmä

As a self-supervised learning technique, contrastive learning is an effective way to learn rich and discriminative representations from data. In this study, we propose a variational autoencoder (VAE) based approach to apply contrastive learning for the generation of optical coherence tomography (OCT) images of the retina. The approach first learns embedding representation from data by contrastive learning. Secondly, the learnt embeddings are used to synthesize disease-specific OCT images using VAEs. Our results reveal that the diseases are separated well in the embedding space and the proposed approach is able to generate high-quality images with fine-grained spatial details. The source code of the experiments in this paper can be found on Github (https://github.com/kaplansinan/OCTRetImageGen_CLcVAE).

Lähdeviite

Kaplan, S., Lensu, L. (2022). Contrastive Learning for Generating Optical Coherence Tomography Images of the Retina. In: Zhao, C., Svoboda, D., Wolterink, J.M., Escobar, M. (eds) Simulation and Synthesis in Medical Imaging. SASHIMI 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13570. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16980-9_11

Alkuperäinen verkko-osoite

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16980-9_11
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