論文の概要: Spine Landmark Localization with combining of Heatmap Regression and
Direct Coordinate Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05355v1
- Date: Fri, 10 Jul 2020 12:47:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 22:08:26.093381
- Title: Spine Landmark Localization with combining of Heatmap Regression and
Direct Coordinate Regression
- Title(参考訳): ヒートマップ回帰と直接座標回帰を組み合わせた脊椎ランドマーク位置推定
- Authors: Wanhong Huang, Chunxi Yang, TianHong Hou
- Abstract要約: 医学分野では、医療画像の複雑さと疾患の特定と治療の精度の要求が高いため、これは難しい課題です。
我々は,確率法とシステム制御理論に基づいて,熱マップ回帰と直接座標回帰を組み合わせた新しいランドマーク回帰法を考案した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Landmark Localization plays a very important role in processing medical
images as well as in disease identification. However, In medical field, it's a
challenging task because of the complexity of medical images and the high
requirement of accuracy for disease identification and treatment.There are two
dominant ways to regress landmark coordination, one using the full
convolutional network to regress the heatmaps of landmarks , which is a complex
way and heatmap post-process strategies are needed, and the other way is to
regress the coordination using CNN + Full Connective Network directly, which is
very simple and faster training , but larger dataset and deeper model are
needed to achieve higher accuracy. Though with data augmentation and deeper
network it can reach a reasonable accuracy, but the accuracy still not reach
the requirement of medical field. In addition, a deeper networks also means
larger space consumption. To achieve a higher accuracy, we contrived a new
landmark regression method which combing heatmap regression and direct
coordinate regression base on probability methods and system control theory.
- Abstract(参考訳): ランドマークの局所化は、医療画像の処理や病気の識別において非常に重要な役割を果たす。
However, In medical field, it's a challenging task because of the complexity of medical images and the high requirement of accuracy for disease identification and treatment.There are two dominant ways to regress landmark coordination, one using the full convolutional network to regress the heatmaps of landmarks , which is a complex way and heatmap post-process strategies are needed, and the other way is to regress the coordination using CNN + Full Connective Network directly, which is very simple and faster training , but larger dataset and deeper model are needed to achieve higher accuracy.
データ拡張とネットワークの深みにより、妥当な精度に達するが、その正確さは医療分野の要件には達しない。
さらに、より深いネットワークは、より大きな空間消費を意味する。
高精度化のために,確率法とシステム制御理論に基づいて,熱マップ回帰と直接座標回帰を併用した新しいランドマーク回帰法を考案した。
関連論文リスト
- Poseur: Direct Human Pose Regression with Transformers [119.79232258661995]
単一画像からの2次元人間のポーズ推定に対する直接回帰に基づくアプローチを提案する。
私たちのフレームワークはエンドツーエンドの差別化が可能で、キーポイント間の依存関係を自然に活用することを学びます。
我々のアプローチは、最も優れたヒートマップベースのポーズ推定手法と比較して好意的に機能する最初の回帰ベースのアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T04:31:57Z) - Feature Aggregation and Refinement Network for 2D AnatomicalLandmark
Detection [0.0]
本稿では,解剖学的ランドマークの自動検出のための,特徴集約・改善ネットワーク(FARNet)を提案する。
我々のネットワークは3つの公開解剖学的ランドマーク検出データセットで評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T02:16:13Z) - Learn Fine-grained Adaptive Loss for Multiple Anatomical Landmark
Detection in Medical Images [15.7026400415269]
本稿ではランドマーク検出のための新しい学習学習フレームワークを提案する。
提案手法は汎用的であり,解剖学的ランドマーク検出の効率向上の可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-19T13:39:18Z) - Learning Multi-Modal Volumetric Prostate Registration with Weak
Inter-Subject Spatial Correspondence [2.6894568533991543]
MRシークエンスにおける前立腺の位置に関する事前情報のための補助入力をニューラルネットワークに導入する。
MR-TRUS前立腺データのラベルが弱いことから,最先端のディープラーニング手法に匹敵する登録品質を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T16:48:59Z) - Domain Generalization for Medical Imaging Classification with
Linear-Dependency Regularization [59.5104563755095]
本稿では,医用画像分類分野におけるディープニューラルネットワークの一般化能力向上のための,シンプルだが効果的なアプローチを提案する。
医用画像の領域変数がある程度コンパクトであることに感銘を受けて,変分符号化による代表的特徴空間の学習を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T12:30:30Z) - Heatmap Regression via Randomized Rounding [105.75014893647538]
本稿では,サブピクセルローカライゼーション問題に対処する簡易かつ効果的な量子化システムを提案する。
提案システムでは,数値座標の分数部をトレーニング中の確率的アプローチを用いて基底真理熱マップに符号化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T04:54:22Z) - Context-Aware Refinement Network Incorporating Structural Connectivity
Prior for Brain Midline Delineation [50.868845400939314]
UNetによって生成された特徴ピラミッド表現を洗練・統合するための文脈対応改良ネットワーク(CAR-Net)を提案する。
正中線における脳の構造的接続性を維持するため、我々は新しい接続性レギュラーロスを導入する。
提案手法は, パラメータを少なくし, 4つの評価指標で3つの最先端手法より優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T14:01:20Z) - Collaborative Boundary-aware Context Encoding Networks for Error Map
Prediction [65.44752447868626]
本稿では,AEP-Net と呼ばれる協調的コンテキスト符号化ネットワークを提案する。
具体的には、画像とマスクのより優れた特徴融合のための協調的な特徴変換分岐と、エラー領域の正確な局所化を提案する。
AEP-Netはエラー予測タスクの平均DSCが0.8358,0.8164であり、ピアソン相関係数が0.9873である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T12:42:01Z) - Attentive One-Dimensional Heatmap Regression for Facial Landmark
Detection and Tracking [73.35078496883125]
顔のランドマークの局所化のための新しい1次元熱マップ回帰法を提案する。
まず、x座標とy座標の辺分布を表すために、1次元熱マップの2つの群を予測する。
第2に、x と y 座標に存在する固有の空間パターンをモデル化するコアテンション機構が採用されている。
第3に、1次元熱マップ構造に基づいて、画像上のランドマーク検出のための空間パターンを検出する顔ランドマーク検出器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T06:51:22Z) - Residual Block-based Multi-Label Classification and Localization Network
with Integral Regression for Vertebrae Labeling [4.867669606257232]
既存の方法は、主に複数のニューラルネットワークの統合に基づいており、そのほとんどは、ガウス熱マップを用いて椎骨のセンチロイドを探索している。
本研究では,CTスキャンにおける脊椎座標のエンドツーエンド差分訓練について,頑健かつ高精度な自動椎体ラベル付けアルゴリズムを提案する。
提案手法は挑戦的なデータセット上で評価され,その結果は最先端の手法よりもはるかに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-01T09:16:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。