Дескрипторы функций обработки медицинских изображений - PullRequest
2 голосов
/ 25 августа 2011

Я ищу локальные и глобальные дескрипторы для обработки медицинских изображений.Я знаю о SIFT / SURF / GLOH / HOG, которые в основном применяются к проблемам с компьютерным зрением, но мне хотелось бы знать, применяются ли они также к медицинским изображениям для описания функций или есть специальные дескрипторы в этой области.

Буду очень признателен за любую подсказку.

Заранее спасибо,

Федерико

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 06 ноября 2013

Если вы хотите использовать стандартные SIFT для мультимодального сопоставления, вам нужно немного отрегулировать его - сделать его инвариантным к инверсии изображения.Об этом есть хорошая статья Kelman et.al «Дескрипторы ключевых точек для сопоставления с несколькими модальностями изображения и нелинейными вариациями интенсивности»

Существуют также более специальные дескрипторы для многомодального сопоставления,см. « Эффективный подход для надежной мультимодальной регистрации изображений сетчатки на основе функций UR-SIFT и дескрипторов PIIFD », автор Ghassabi et.al.

2 голосов
/ 26 августа 2011

Я предположил, что вам нужны дескрипторы для сопоставления.

Я лично отправил постер и получил его для использования SIFT в качестве части механизма обнаружения и сопоставления функций, для которого предназначалась моя работа.

Упомянутые вами методы обнаружения функций хороши для общих изображений и также будут хорошим исходным исходным кодом для вашей платформы.Теперь, поскольку каждый анатомический регион и каждая модальность живет в своей собственной области признаков (т. Е. Области мозга, сделанные с помощью MR, области живого тела, сделанные с помощью CT, все они, вероятно, подразумевают отличительные ориентиры);Лучше всего, чтобы вы сначала определили, что является уникальным в вашей или рядом с вашей целевой анатомической областью, а затем посмотрели, будут ли вышеупомянутые алгоритмы определять ваши отличительные особенности (достаточно отличительные, чтобы они были в вашем регионе, а не где-либо еще), а затем найдите способычтобы отличить от набора функций (которые обнаруживаются вместе с вашими отличительными чертами).И наборы результатов будут ключевыми характеристиками / дескрипторами, которые вы хотели бы сохранить.

Итак, да, многие алгоритмы обнаружения признаков широко используются в различных областях медицинской визуализации.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...