論文の概要: A Generative Approach for Image Registration of Visible-Thermal (VT) Cancer Faces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12271v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 17:39:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 13:16:35.460316
• Title: A Generative Approach for Image Registration of Visible-Thermal (VT) Cancer Faces
• Title（参考訳）: Visible-Thermal (VT) 癌の画像登録のための生成的アプローチ
• Authors: Catherine Ordun, Alexandra Cha, Edward Raff, Sanjay Purushotham, Karen Kwok, Mason Rule, James Gulley
• Abstract要約: 我々は、生成的アライメントアルゴリズムを適用し、修正することで、画像登録の古典的なコンピュータビジョンタスクを近代化する。 本稿では,V2T画像翻訳における生成AI下流タスクで生成した熱画像の品質が52.5%に向上することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.77475333490744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since thermal imagery offers a unique modality to investigate pain, the U.S. National Institutes of Health (NIH) has collected a large and diverse set of cancer patient facial thermograms for AI-based pain research. However, differing angles from camera capture between thermal and visible sensors has led to misalignment between Visible-Thermal (VT) images. We modernize the classic computer vision task of image registration by applying and modifying a generative alignment algorithm to register VT cancer faces, without the need for a reference or alignment parameters. By registering VT faces, we demonstrate that the quality of thermal images produced in the generative AI downstream task of Visible-to-Thermal (V2T) image translation significantly improves up to 52.5\%, than without registration. Images in this paper have been approved by the NIH NCI for public dissemination.
• Abstract（参考訳）: アメリカ国立衛生研究所(NIH)は、熱画像が痛みを調査するためのユニークなモダリティを提供するため、AIベースの痛み研究のために、がん患者の顔のサーモグラムを大量に収集した。 しかし、カメラの撮影角度が温度センサーと可視センサーで異なるため、可視熱画像(vt)のずれが生じている。 画像登録の古典的なコンピュータビジョンタスクを,参照パラメータやアライメントパラメータを必要とせず,生成アライメントアルゴリズムを適用してvt癌の顔の登録を行う。 VT面を登録することにより、V2T画像の生成AI下流タスクで生成した熱画像の品質が、登録無しよりも最大52.5\%向上することが実証された。 本論文はNIH NCIが公的な普及のために承認した画像である。

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