一种用于检测膝关节区域的神经模板匹配方法
计算机视觉与模式识别
2022-09-27 v1 图像与视频处理
摘要
本文考虑了在双侧PA固定屈曲膝关节X射线图像中检测膝关节区域的新方法。这些方法属于模板匹配类型，其距离准则基于负归一化互相关。在选取模板时，仅对单张双侧图像的一侧进行人工标注。最佳匹配块搜索被表述为无约束连续域最小化问题。针对该最小化问题，考虑了不同的优化方法。本文的主要方法是一种可训练的优化器，该方法被训练为从其输入图像中截取类似模板的放大且可能旋转的块。在实验中，我们比较了不同优化方法所找到的最小值。我们还查看了一些测试图像，以检验最小值与膝关节区域定位良好程度之间的对应关系。似乎仅对单张图像进行标注即可较为精确地检测膝关节区域。
引用
@article{arxiv.2209.11791,
title = {A Neural Template Matching Method to Detect Knee Joint Areas},
author = {Juha Tiirola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11791},
year = {2022}
}