一种去除胸部 X 光图像中异物的新方法
计算机视觉与模式识别
2020-08-18 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
我们最初提出了一种利用 cheXphoto 数据集对智能手机拍摄的胸部 X 光片进行异物修复的深度学习方案。在不同设置下捕获的异物会显著影响计算机辅助诊断预测的 quality。本文中，我们采用多方法处理胸部 X 光片的去除与修复。首先，训练目标检测模型以从给定图像中分离异物。随后，利用分割模型提取各物体的二值掩码。每对二值掩码与提取出的物体随后用于修复。最后，修复区域被合并回原图，得到干净且无异物的输出。总之，我们取得了当前最优（SOTA）精度。实验结果显示了该方法在胸部 X 光图像检测中可能的应用新途径。
引用
@article{arxiv.2008.06828,
title = {A novel approach to remove foreign objects from chest X-ray images},
author = {Hieu X. Le and Phuong D. Nguyen and Thang H. Nguyen and Khanh N. Q. Le and Thanh T. Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06828},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 7 figures, 7 tables