一种用于全脊柱 MRI 中椎体检测与标记的卷积方法
图像与视频处理
2020-07-14 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种用于全脊柱 MRI 中椎体检测与识别的新颖卷积方法。该方法利用学习得到的向量场将检测到的椎体角点分组为单个椎体，并通过卷积图像到图像翻译随后进行束搜索，以自一致的方式标记椎体节段。该方法无需修改即可应用于腰椎、颈椎和仅胸椎扫描以及多种不同的 MR 序列。所得系统在具有挑战性的全脊柱扫描临床数据集上实现了 98.1% 的检测率和 96.5% 的识别率，并在仅腰椎扫描上达到或超越先前系统的性能。最后，我们展示了该方法的临床适用性，将其用于腰椎和全脊柱 MR 扫描中的自动化脊柱侧弯检测。
引用
@article{arxiv.2007.02606,
title = {A Convolutional Approach to Vertebrae Detection and Labelling in Whole Spine MRI},
author = {Rhydian Windsor and Amir Jamaludin and Timor Kadir and Andrew Zisserman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02606},
year = {2020}
}
备注
Accepted full paper to Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2020. 11 pages plus appendix