一种膝关节平片关节区域自动定位的新方法
计算机视觉与模式识别
2017-04-07 v3
摘要
骨关节炎(OA)是一种常见的肌肉骨骼疾病，通常经临床检查后通过放射学评估诊断。然而，从业者进行的视觉评估带有主观性且高度依赖经验。计算机辅助诊断(CAD)可改善膝关节放射检查的客观性。膝关节OA的CAD首要关键步骤是自动定位关节区域。然而据文献报道，该任务本身仍具挑战性。本研究旨在开发一种新颖且计算高效的方法来解决此问题。此处使用了三个不同的膝关节放射影像数据集(n = 473/93/77)来验证方法的整体性能。我们的流程由两部分组成：基于解剖学的关节区域提议，以及利用定向梯度直方图和预训练的支持向量机分类器分数对其进行评估。所用数据集获得的结果显示平均交并比分别为：0.84、0.79和0.78。使用高端计算机，该方法可在14-16毫秒内自动标注常规膝关节平片，高分辨率平片则在170毫秒内完成。我们的结果表明所开发的方法适用于大规模分析。
引用
@article{arxiv.1701.08991,
title = {A novel method for automatic localization of joint area on knee plain radiographs},
author = {Aleksei Tiulpin and Jérôme Thevenot and Esa Rahtu and Simo Saarakkala},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.08991},
year = {2017}
}
备注
Accepted to Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA) 2017