光学结肠镜视频帧中的深度重建与计算机辅助息肉检测
计算机视觉与模式识别
2016-09-13 v2
摘要
我们提出了一种用于光学结肠镜图像中息肉的计算机辅助检测算法。息肉是结肠癌的前兆。仅在美国，每年就进行超过1400万次光学结肠镜检查，主要用于筛查息肉。由于结肠中存在复杂的褶皱和弯曲，光学结肠镜检查已被证明具有约25%的息肉漏诊率。在本工作中，我们提出了一种自动检测算法，用于在这些光学结肠镜图像中检测息肉。我们使用机器学习算法为给定的光学结肠镜图像推断深度图，然后使用详细的预构建息肉轮廓来检测并描绘给定图像中息肉的边界。我们实现了84.0%的最佳召回率和83.4%的最佳特异度值。
引用
@article{arxiv.1609.01329,
title = {Depth Reconstruction and Computer-Aided Polyp Detection in Optical Colonoscopy Video Frames},
author = {Saad Nadeem and Arie Kaufman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01329},
year = {2016}
}
备注
**The title has been modified to highlight the contributions more clearly. The original title is: "Computer-Aided Detection of Polyps in Optical Colonoscopy Images". Keywords: Machine learning, computer-aided detection, segmentation, endoscopy, colonoscopy, videos, polyp, detection, medical imaging, depth maps, 3D, reconstruction, computed tomography, virtual colonoscopy, colorectal cancer, SPIE Medical Imaging, 2016