[논문]Convolutional neural network-based common-path optical coherence tomography A-scan boundary-tracking training and validation using a parallel Monte Carlo synthetic dataset

Guo, Shoujing; Kang, Jin U.

doi:10.1364/oe.462980

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Optics express, v.30 no.14, 2022년, pp.25876 -

Guo, Shoujing (Johns Hopkins University) , Kang, Jin U. (Johns Hopkins University)

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We present a parallel Monte Carlo (MC) simulation platform for rapidly generating synthetic common-path optical coherence tomography (CP-OCT) A-scan image dataset for image-guided needle insertion. The computation time of the method has been evaluated on different configurations and 100000 A-scan images are generated based on 50 different eye models. The synthetic dataset is used to train an end-to-end convolutional neural network (Ascan-Net) to localize the Descemet’s membrane (DM) during the needle insertion. The trained Ascan-Net has been tested on the A-scan images collected from the ex-vivo human and porcine cornea as well as simulated data and shows improved tracking accuracy compared to the result by using the Canny-edge detector.

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