論文の概要: One-Shot Object Localization in Medical Images based on Relative Position Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07043v1
• Date: Sun, 13 Dec 2020 11:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 17:21:27.886069
• Title: One-Shot Object Localization in Medical Images based on Relative Position Regression
• Title（参考訳）: 相対的位置回帰に基づく医用画像のワンショット物体定位
• Authors: Wenhui Lei, Wei Xu, Ran Gu, Hao Fu, Shaoting Zhang, Guotai Wang
• Abstract要約: ボリューム医療画像における臓器局在とランドマーク局在のためのワンショットフレームワークを提示する。 私たちの主な考え方は、異なる人体の組織や臓器が、同様の相対的な位置と文脈を持っていることです。 ヘッド・アンド・ネック(HaN)CTボリュームからの多臓器局在化実験により,本手法は実時間で競合性能を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.251097303541002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning networks have shown promising performance for accurate object localization in medial images, but require large amount of annotated data for supervised training, which is expensive and expertise burdensome. To address this problem, we present a one-shot framework for organ and landmark localization in volumetric medical images, which does not need any annotation during the training stage and could be employed to locate any landmarks or organs in test images given a support (reference) image during the inference stage. Our main idea comes from that tissues and organs from different human bodies have a similar relative position and context. Therefore, we could predict the relative positions of their non-local patches, thus locate the target organ. Our framework is composed of three parts: (1) A projection network trained to predict the 3D offset between any two patches from the same volume, where human annotations are not required. In the inference stage, it takes one given landmark in a reference image as a support patch and predicts the offset from a random patch to the corresponding landmark in the test (query) volume. (2) A coarse-to-fine framework contains two projection networks, providing more accurate localization of the target. (3) Based on the coarse-to-fine model, we transfer the organ boundingbox (B-box) detection to locating six extreme points along x, y and z directions in the query volume. Experiments on multi-organ localization from head-and-neck (HaN) CT volumes showed that our method acquired competitive performance in real time, which is more accurate and 10^5 times faster than template matching methods with the same setting. Code is available: https://github.com/LWHYC/RPR-Loc.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングネットワークは、中間画像における正確なオブジェクトのローカライゼーションに有望な性能を示しているが、教師付きトレーニングには大量の注釈データを必要とする。 そこで本研究では, トレーニング段階では注釈を必要とせず, 推定段階でサポート(参照)画像が与えられたテスト画像中のランドマークや臓器の特定に使用可能な, 体積医用画像における臓器とランドマークの局所化のためのワンショットフレームワークを提案する。 私たちの主な考え方は、異なる人体の組織や臓器が、同様の相対的な位置と文脈を持っていることです。 したがって、それらの非局所パッチの相対的な位置を予測でき、標的臓器を特定できる。 本フレームワークは3つの部分から構成される: (1) 人間のアノテーションを必要としない2つのパッチ間の3Dオフセットを予測するために訓練されたプロジェクションネットワーク。 推論段階では、参照画像内のあるランドマークをサポートパッチとして取得し、ランダムパッチからテスト(クエリ)ボリューム内の対応するランドマークへのオフセットを予測する。 2) 粗粒度フレームワークは2つのプロジェクションネットワークを含み, ターゲットのより正確なローカライゼーションを実現する。 (3) 粗大化モデルに基づいて,臓器境界箱(B-box)検出を問合せ量におけるx,y,z方向の6つの極点の位置に転送する。 ヘッド・アンド・ネック(HaN)CTボリュームからの複数臓器の局在化実験により,同一設定のテンプレートマッチング法よりも精度が高く,10^5の速度で競合性能が得られた。 コードはhttps://github.com/lwhyc/rpr-loc。

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