論文の概要: A Neural Template Matching Method to Detect Knee Joint Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11791v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 18:10:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 17:28:46.329272
• Title: A Neural Template Matching Method to Detect Knee Joint Areas
• Title（参考訳）: 膝関節領域検出のためのニューラルテンプレートマッチング法
• Authors: Juha Tiirola
• Abstract要約: 両側PA固定型膝関節X線画像における膝関節領域の検出法について検討した。 ベストマッチングパッチ探索は制約のない連続領域最小化問題として定式化される。 単一の画像のみに注釈を付けることで、膝関節領域を正確に検出できるようだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, new methods are considered to detect knee joint areas in bilateral PA fixed flexion knee X-ray images. The methods are of template matching type where the distance criterion is based on the negative normalized cross-correlation. The manual annotations are made on only one side of a single bilateral image when the templates are selected. The best matching patch search is formulated as an unconstrained continuous domain minimization problem. For the minimization problem different optimization methods are considered. The main method of the paper is a trainable optimizer where the method is taught to take zoomed and possibly rotated patches from its input images which look like the template. In the experiments, we compare the minimum values found by different optimization methods. We also look at some test images to examine the correspondence between the minimum value and how well the knee area is localized. It seems that making annotations only to a single image enables to detect knee joint areas quite precisely.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,両側PA固定型膝関節X線画像における膝関節領域の検出法について検討した。 これらの手法は、距離基準が負の正規化相互相関に基づくテンプレートマッチング型である。 テンプレートが選択された場合、手動アノテーションは、一方の両側画像の片側にのみ作成される。 ベストマッチングパッチ探索は制約のない連続領域最小化問題として定式化される。 最小化問題に対しては、異なる最適化手法が検討されている。 本論文の主な方法は,テンプレートに類似した入力画像からズームや回転したパッチを抽出する訓練可能なオプティマイザである。 実験では,異なる最適化手法で得られる最小値を比較した。 また、最小値と膝関節領域の局所化率の対応性を検討するために、いくつかのテスト画像についても検討する。 単一の画像のみに注釈を付けることで、膝関節領域を正確に検出できるようだ。

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