用于医学目标检测的圆表示
计算机视觉与模式识别
2022-08-10 v1 人工智能
机器学习
摘要
边界框表示已在计算机视觉的目标检测中被广泛使用。这种表示有效，但不一定针对生物医学对象（如肾小球）进行了优化，而后者在肾脏病理中起着至关重要的作用。本文提出一种用于医学目标检测的简单圆表示，并引入 CircleNet，一种无锚框检测框架。与传统的边界框表示相比，所提出的边界圆表示在三个方面进行了创新：（1）针对球状生物医学对象进行了优化；（2）与框表示相比，圆表示降低了自由度；（3）它天然具有更强的旋转不变性。在病理图像上检测肾小球和细胞核时，与边界框相比，所提出的圆表示取得了更优的检测性能且更具旋转不变性。代码已公开：https://github.com/hrlblab/CircleNet
引用
@article{arxiv.2110.12093,
title = {Circle Representation for Medical Object Detection},
author = {Ethan H. Nguyen and Haichun Yang and Ruining Deng and Yuzhe Lu and Zheyu Zhu and Joseph T. Roland and Le Lu and Bennett A. Landman and Agnes B. Fogo and Yuankai Huo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12093},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 8 figures, to be published in IEEE Transactions on Medical Imaging