The retinal vessel network studied through fundus images contributes to the diagnosis of multiple diseases not only found in the eye. The segmentation of this system may help the specialized task of analyzing these images by assisting in the quantification of morphological characteristics. Due to its relevance, several Deep Learning-based architectures have been tested for tackling this problem automatically. However, the impact of loss function selection on the segmentation of the intricate retinal blood vessel system hasn't been systematically evaluated. In this work, we present the comparison of the loss functions Binary Cross Entropy, Dice, Tversky, and Combo loss using the deep learning architectures (i.e. U-Net, Attention U-Net, and Nested UNet) with the DRIVE dataset. Their performance is assessed using four metrics: the AUC, the mean squared error, the dice score, and the Hausdorff distance. The models were trained with the same number of parameters and epochs. Using dice score and AUC, the best combination was SA-UNet with Combo loss, which had an average of 0.9442 and 0.809 respectively. The best average of Hausdorff distance and mean square error were obtained using the Nested U-Net with the Dice loss function, which had an average of 6.32 and 0.0241 respectively. The results showed that there is a significant difference in the selection of loss function


翻译:通过 Fundus 图像研究的视网膜容器网络有助于诊断不仅在眼睛中发现的多种疾病。 该系统的分割有助于分析这些图像的专门任务, 协助对形态特征进行量化。 由于它的关联性, 已经测试了若干基于深学习的架构来自动解决这一问题。 但是, 还没有系统评估损失函数选择对复杂视网膜血管容器系统的分解的影响。 在这项工作中, 我们比较了Binary Cross Entropy、 Dice、 Tversky 和 Combo损失等损失功能。 使用深层学习结构( 即 U- Net、 注意 U- Net 和 Nestededed Uet) 分析这些图像, 有助于分析这些图像的专门任务。 由于其相关性, 几个基于深层学习结构( 即 U- Net 、 注意 U- 和 Nestededededededed Union Unational UNVe ) 的数据集 。 其性能评估四个尺度: AUCUC、 平均正方位错误、 dice 和HOus Dardf Dardf 差 。 分别为0.809 。 和平均差。 。 。

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损失函数,在AI中亦称呼距离函数,度量函数。此处的距离代表的是抽象性的,代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。
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