VascX 모델: 색상 안저 사진을 이용한 망막 혈관 분석을 위한 모델 앙상블

우리는 색조 안저 사진(CFIs)에서 망막 혈관을 분석하기 위한 포괄적인 모델 앙상블인 VascX 모델을 소개합니다. 주석이 달린 CFIs는 공개 데이터셋에서 수집되었습니다. 또한, 주로 인구 기반 로테르담 연구(Rotterdam Study)에서 얻은 추가적인 CFIs를 동맥과 정맥의 픽셀 단위 주석 작업을 통해 확보하여, 환자 인구 통계학적 특성과 영상 조건이 다양한 데이터셋을 구축하였습니다. VascX 모델은 기존의 공개된 모델들과 비교하여 다양한 데이터셋, 이미지 품질 수준, 해부학적 영역에서 우수한 세그멘테이션 성능을 보였습니다. 이는 우리의 학습 집합이 크고 다양하기 때문일 것으로 추정됩니다. 특히 중간 품질의 CFIs에서 이러한 구조물의 세그멘테이션 성능에 있어 중요한 개선이 이루어졌으며, 대규모 코호트와 임상 데이터셋에서 자주 발견되는 경우입니다. 중요하게도, VascX 세그멘테이션 마스크로부터 추출한 특징들이 이전 모델들로 생성된 세그멘테이션 마스크로부터 추출한 특징들과 비교할 때, 이 개선 사항들이 유의미하게 더 정확한 혈관 특징으로 이어졌습니다. 우리는 VascX 모델들을 통해 자동화된 망막 혈관 분석의 구현을 간소화하고 품질을 향상시키기 위한 강력하고 즉시 사용 가능한 모델 앙상블과 추론 코드를 제공합니다. 이 모델이 생성하는 정밀한 혈관 매개변수는 눈 안팎에서 질병 패턴을 식별하는 데 활용될 수 있는 출발점으로 작용할 수 있습니다.