共聚焦激光内显微镜图像中的运动伪影检测
计算机视觉与模式识别
2018-05-07 v2
摘要
共聚焦激光内显微镜（CLE）是一种可在（亚）细胞水平对非侵入性地检查黏膜的光学成像技术，已被证明是胃肠病学中有价值的诊断工具，并在包括口腔在内的多个解剖区域显示出有前景的结果。最近，针对质量足够的 CLE 图像自动检测癌变的 feasibility 得到了证实。然而，在真实世界数据集中，大量 CLE 图像受到伪影破坏。其中最普遍的伪影类型是由运动引起的图像退化。在这项工作中，开发了用于自动检测受运动伪影污染的图像区域的算法方法。因此，本工作为自动癌变检测的临床应用提供了重要一步。我们评估了常规机器学习与新颖的、基于深度学习的方法。基于深度学习的方法优于常规方法，达到了 0.90 的 AUC。
引用
@article{arxiv.1711.01117,
title = {Motion Artifact Detection in Confocal Laser Endomicroscopy Images},
author = {Maike P. Stoeve and Marc Aubreville and Nicolai Oetter and Christian Knipfer and Helmut Neumann and Florian Stelzle and Andreas Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.01117},
year = {2018}
}