Neural networks to remove specular reflections in colposcopic images without prior annotation
Journal Title: Ciencias Matemáticas - Year 2023, Vol 36, Issue 1
Abstract
Colposcopic images of the cervix are crucial for cervical cancer early detection, but specular reflections (bright areas) in these images can abstruse key portions of them, potentially leading to misdiagnosis. This paper proposes a neural network-based strategy to address this challenge. The strategy tackles the unknown nature of ground truth for specular regions by training the network to restore hidden anatomical details in colposcopic images. Specular reflections are first identified and removed, and then the trained network fills in the missing information. The conducted experiments demonstrate successful specular reflection removal in most images while maintaining color distribution and content. A specialist in Cervix Pathology confirmed the improvement visibility of anatomical and physiological elements after the image processing, validating the potential of this approach for enhanced cervical cancer diagnosis.
Authors and Affiliations
Lauren Jimenez Martin, Daniel Alejandro Valdés Pérez, Ana Margarita Solares Asteasuainzarra, Ludwig Leonard Méndez, Marta Lourdes Baguer Díaz-Romañach
Keywords
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- EP ID EP749900
- DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.13916129
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