Enhancing Corneal Endothelial Cell Image Segmentation via Generative Data Augmentation and Transfer Learning
Rattachement africain : tw, ye. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Corneal endothelium segmentation is crucial for clinical evaluation, but remains constrained by two significant challenges: the scarcity of high-quality annotations and the difficulty of reliably delineating complex pathological patterns. In particular, the corneal guttata exhibits high structural variability, resulting in limited and inconsistent training data. Previous studies rely heavily on manual labeling or GAN-based synthesis, which cannot generate text-controlled paired image-mask datasets at scale and lack the required fidelity for pretraining modern segmentation models. To overcome these limitations, this study introduces a two-stage training framework that integrates text-guided diffusion models, transfer learning, and boundary-refinement algorithms. A Stable Diffusion model is fine-tuned with LoRA and conditioned with ControlNet to generate three categories of synthetic data: endothelial images with guttata, without guttata, and their corresponding binary boundary masks. U-Net, TransUnet, and SwinUnet are then pretrained on synthetic paired datasets and fine-tuned on limited real annotations, with a watershed algorithm incorporated as a post-processing step to enhance boundary continuity in the final segmentation outputs. Experimental results demonstrate that increasing the size of synthetic pretraining data generally improves segmentation accuracy. Among the models evaluated, U-Net achieves the highest segmentation performance, indicating that local feature extraction is particularly well suited to corneal endothelial morphology compared with global self-attention mechanisms. Although watershed post-processing may slightly lower Dice scores due to its sensitivity to overlap metrics, it offers a clinically meaningful trade-off by substantially improving boundary continuity and yielding more anatomically coherent cell borders.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhancing Corneal Endothelial Cell Image Segmentation via Generative Data Augmentation and Transfer Learning
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Taichung Veterans General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Kaohsiung University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Kaohsiung University of Applied Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Cheng Kung University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
National Cheng Kung University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Changhua University of Education pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tunghai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Taichung Veterans General Hospital, University of Science and Technology et National Kaohsiung University of Science and Technology, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.