CDFI:面向鲁棒支气管管腔检测的交叉域特征交互
计算机视觉与模式识别
2023-04-19 v1
摘要
支气管内介入日益用作治疗肺部疾病的微创手段。为降低复杂气道网络中操作的难度,鲁棒的管腔检测对术中引导至关重要。然而,这些方法对手术期间不可避免的视觉伪影敏感。本文提出一种交叉域特征交互(CDFI)网络,用于提取管腔的结构特征,并提供伪影线索以刻画视觉特征。为有效提取结构与伪影特征,设计了四重特征约束(QFC)模块以约束具有不同成像质量样本的内在联系。此外,我们设计了引导特征融合(GFF)模块,基于不同类型伪影监督模型进行自适应特征融合。结果表明,所提方法提取的特征能在存在大幅视觉变化的情况下保留管腔结构信息,显著提升了管腔检测精度。
引用
@article{arxiv.2304.09115,
title = {CDFI: Cross Domain Feature Interaction for Robust Bronchi Lumen Detection},
author = {Jiasheng Xu and Tianyi Zhang and Yangqian Wu and Jie Yang and Guang-Zhong Yang and Yun Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09115},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 4 figures