論文の概要: Deep Learning-Based Regression and Classification for Automatic Landmark
Localization in Medical Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05295v1
- Date: Fri, 10 Jul 2020 10:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 22:44:14.697351
- Title: Deep Learning-Based Regression and Classification for Automatic Landmark
Localization in Medical Images
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく医用画像の自動ランドマーク定位のための回帰と分類
- Authors: Julia M. H. Noothout, Bob D. de Vos, Jelmer M. Wolterink, Elbrich M.
Postma, Paul A. M. Smeets, Richard A. P. Takx, Tim Leiner, Max A. Viergever
and Ivana I\v{s}gum
- Abstract要約: 完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)を用いたグローバル・ローカル・ローカライゼーション手法を用いる。
グローバルなローカライゼーションでローカライズされた各ランドマークに対して、ローカライズを行う。
特殊なFCNNは、局所的なサブイメージを同様の方法で分析することで、グローバルなランドマークの場所を洗練します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.853644471421005
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we propose a fast and accurate method to automatically
localize anatomical landmarks in medical images. We employ a global-to-local
localization approach using fully convolutional neural networks (FCNNs). First,
a global FCNN localizes multiple landmarks through the analysis of image
patches, performing regression and classification simultaneously. In
regression, displacement vectors pointing from the center of image patches
towards landmark locations are determined. In classification, presence of
landmarks of interest in the patch is established. Global landmark locations
are obtained by averaging the predicted displacement vectors, where the
contribution of each displacement vector is weighted by the posterior
classification probability of the patch that it is pointing from. Subsequently,
for each landmark localized with global localization, local analysis is
performed. Specialized FCNNs refine the global landmark locations by analyzing
local sub-images in a similar manner, i.e. by performing regression and
classification simultaneously and combining the results. Evaluation was
performed through localization of 8 anatomical landmarks in CCTA scans, 2
landmarks in olfactory MR scans, and 19 landmarks in cephalometric X-rays. We
demonstrate that the method performs similarly to a second observer and is able
to localize landmarks in a diverse set of medical images, differing in image
modality, image dimensionality, and anatomical coverage.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,医用画像中の解剖学的ランドマークを自動的にローカライズする高速かつ高精度な手法を提案する。
完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)を用いたグローバル・ローカルなローカライゼーション手法を用いる。
まず、グローバルFCNNは画像パッチの分析を通じて複数のランドマークをローカライズし、レグレッションと分類を同時に行う。
回帰において、画像パッチの中心からランドマーク位置に向かう変位ベクトルを決定する。
分類では、パッチに対する興味のあるランドマークの存在が確立される。
グローバルなランドマーク位置は、予測された変位ベクトルを平均化し、各変位ベクトルの寄与は、それが指しているパッチの後方分類確率によって重み付けされる。
その後、グローバルローカライズでローカライズされたランドマーク毎に局所解析を行う。
特別なfcnnは、局所サブイメージを同様の方法で分析し、回帰と分類を同時に行い、結果を組み合わせることで、グローバルランドマークの位置を洗練する。
cctaスキャンでは8つの解剖学的ランドマーク,嗅覚mrスキャンでは2つのランドマーク,頭蓋x線では19のランドマークを局在させて評価を行った。
本手法は第2の観察者と同様の動作を示し,画像のモダリティ,画像寸法,解剖学的範囲の異なる,多種多様な医用画像にランドマークを局在させることができる。
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