CT 재구성 볼륨에서 의료 정의 해부학 적 랜드 마크를 자동으로 감지하려고합니다. 의사는 이러한 랜드 마크를 사용하여 일부 환자 별 매개 변수를 측정합니다. 이러한 해부학 적 랜드 마크는 일종의 "키포인트"이기 때문에 SIFT 기능 설명자를 사용하려고했습니다. 랜드 마크가 일반적으로 SIFT에 의해 정의 된 "관심 포인트"가 아닌 포인트 (또는 작은 영역)이기 때문에 이것은 잘 작동하지 않았습니다. 많은 패턴 / 템플릿 일치 알고리즘을 찾고 있었지만 회전 / 변환 / 스케일 문제가없는 경우 추출 된 기능이 각 랜드 마크를 충분히 구별하지 못합니다 (나머지 랜드 마크와 비 랜드의 나머지 부분에서) 랜드 마크 패치) 성능이 충분히 우수한 분류기를 훈련시킵니다 (적어도 80 %의 탐지 정확도).
문제가 명확하게 언급되지 않은 경우 알려주십시오.
조언을 부탁드립니다.
감사!
이미지 예 :
작은 x 십자형과 작은 정사각형은 내가 감지하려는 랜드 마크 위에 있습니다 (라벨이있는 랜드 마크가있는 트레이닝 세트가 있다는 것을 잊었습니다). 흰색 선은 취해진 측정 값을 나타냅니다. 이들은 다른 경우의 일부 조각입니다 (물론 전체 3D 볼륨을 게시 할 수는 없습니다).
대표 사진을 게시하고 감지하려는 기능을 지적 할 수 있습니까?
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Jim Clay
이미지에 X와 상자가 표시되지만 무엇이 랜드 마크인지 이해하지 못합니다. 이미지의 것들이 손으로 선택 되었습니까? 그들이 어떻게 선택되었는지 설명하면 많은 도움이 될 것입니다.
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endolith
예, 이러한 랜드 마크는 MD가 직접 선택합니다. 실제로, 주로 뼈에서의 위치와 곡률은 임상의가이를 감지 할 수있게합니다. 또한 대뇌 피질의 뼈 너비가 고려 될 수 있습니다 (이것은 자연 스럽습니다.이 점을 찾는 방법을 리버스 엔지니어링하는 것은 실제로 어렵습니다). 뼈의 다른 부분보다 얇기 때문입니다. 실제로 기능 추출기에서이 모든 것을 모델링하는 데 어려움이 있습니다.
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Federico