基于深度图像的内脏定位
计算机视觉与模式识别
2025-04-01 v1
摘要
自动化患者定位是简化 MRI 工作流程和提高患者吞吐量的关键步骤。RGB-D 相机系统提供了一种通过利用深度信息估计内脏位置来实现这一目标的有前景的方案。本文研究了基于深度学习的框架，以仅从身体表面推断内脏近似位置的可行性。我们的方案利用大规模 MRI 检查数据集训练深度学习模型，能够准确预测内脏位置和形状。我们展示了该方法在多内脏定位方面的有效性，包括骨骼和软组织。我们的发现表明，集成到 MRI 工作流程中的 RGB-D 相机系统有望简化扫描程序并提高患者体验，通过实现准确和自动化的患者定位。
引用
@article{arxiv.2503.23468,
title = {Internal Organ Localization Using Depth Images},
author = {Eytan Kats and Kai Geißler and Jochen G. Hirsch and Stefan Heldman and Mattias P. Heinrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.23468},
year = {2025}
}
备注
Accepted for German Conference on Medical Image Computing 2025 (BVM 2025)