改进的基于热图的标志点检测
计算机视觉与模式识别
2021-10-13 v1
摘要
二尖瓣修复是一项非常困难的手术，通常需要经验丰富的外科医生。医生会植入一个人工环以辅助恢复心脏功能。该假体缝线的位置至关重要。在手术过程中获取并研究它们对新外科医生来说是宝贵的学习经验。本文提出一种用于检测内窥镜图像中缝线的标志点检测网络，解决了图像中缝点数量可变的问题。由于存在两个数据集，一个来自模拟域，另一个来自真实术中数据，本工作使用 cycleGAN 将两域图像互相转换，以获得更大的数据集并在真实术中数据上取得更好的分数。本文使用 2708 张图像的模拟数据集和 2376 张图像的真实数据集进行了测试。模拟数据集上的平均灵敏度约为 75.64%，精度约为 73.62%。真实数据集上的平均灵敏度约为 50.23%，精度约为 62.76%。数据来自 AdaptOR MICCAI Challenge 2021，可在 https://zenodo.org/record/4646979#.YO1zLUxCQ2x 获取。
引用
@article{arxiv.2110.05676,
title = {Improved Heatmap-based Landmark Detection},
author = {Huifeng Yao and Ziyu Guo and Yatao Zhang and Xiaomeng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05676},
year = {2021}
}
备注
Accepted by MICCAI2021 workshop