論文の概要: Human Recognition Using Face in Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14238v1
• Date: Thu, 28 May 2020 18:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:29:39.326308
• Title: Human Recognition Using Face in Computed Tomography
• Title（参考訳）: コンピュータ断層撮影における顔を用いた人間の認識
• Authors: Jiuwen Zhu, Hu Han, and S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 本稿では、ROI抽出のための3次元顔のランドマークを最初に検出し、自動認識に使用する2次元深度画像を生成する自動処理パイプラインを提案する。 提案手法は,92.53%の1:56同定精度と96.12%の1:1検証精度を達成し,他の競合手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.435782518817295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the mushrooming use of computed tomography (CT) images in clinical decision making, management of CT data becomes increasingly difficult. From the patient identification perspective, using the standard DICOM tag to track patient information is challenged by issues such as misspelling, lost file, site variation, etc. In this paper, we explore the feasibility of leveraging the faces in 3D CT images as biometric features. Specifically, we propose an automatic processing pipeline that first detects facial landmarks in 3D for ROI extraction and then generates aligned 2D depth images, which are used for automatic recognition. To boost the recognition performance, we employ transfer learning to reduce the data sparsity issue and to introduce a group sampling strategy to increase inter-class discrimination when training the recognition network. Our proposed method is capable of capturing underlying identity characteristics in medical images while reducing memory consumption. To test its effectiveness, we curate 600 3D CT images of 280 patients from multiple sources for performance evaluation. Experimental results demonstrate that our method achieves a 1:56 identification accuracy of 92.53% and a 1:1 verification accuracy of 96.12%, outperforming other competing approaches.
• Abstract（参考訳）: 臨床診断におけるCT画像のキノコ利用により,CTデータの管理がますます困難になる。 患者識別の観点からは、標準DICOMタグを使用して患者の情報を追跡することは、ミススペルやファイルの紛失、サイトの変化といった問題に悩まされる。 本稿では3次元CT画像における顔の生体的特徴の活用の可能性を検討する。 具体的には、ROI抽出のための3次元顔のランドマークを最初に検出し、自動認識に使用する2次元深度画像を生成する自動処理パイプラインを提案する。 認識性能を向上させるため,データスパシティ問題を低減するために転送学習を採用し,グループサンプリング戦略を導入し,認識ネットワークを訓練する際のクラス間差別を高める。 提案手法は,メモリ消費を低減しつつ,医用画像の基盤となるアイデンティティ特性を捉えることができる。 有効性を検証するため,複数の検査源から280例の3dct画像600枚を収集し,評価を行った。 実験の結果,92.53%の1:56識別精度と96.12%の1:1検証精度を達成し,他の競合手法を上回った。

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