用于全自动头影测量标志点检测的多分辨率融合
图像与视频处理
2023-10-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
侧位颅骨 X 射线图像上的头影测量标志点检测在某些牙科疾病诊断中起着关键作用。准确有效地识别这些标志点是一项重大挑战。基于广泛的数据观察与定量分析，我们发现不同感受野的视觉特征对不同标志点的检测精度影响各异。为此，我们采用图像金字塔结构，整合多分辨率作为输入来训练一系列具有不同感受野的模型，旨在为每个标志点实现最优特征组合。此外，我们在训练期间应用若干数据增强技术，以增强模型跨不同设备与测量替代方案的鲁棒性。我们在 2023 年侧位 X 射线图像头影测量标志点检测挑战赛中实施了该方法，并在最终测试阶段取得了 1.62 mm 的平均径向误差（MRE）和 74.18% 的 2.0mm 成功检测率（SDR）。
引用
@article{arxiv.2310.02855,
title = {Multi-Resolution Fusion for Fully Automatic Cephalometric Landmark Detection},
author = {Dongqian Guo and Wencheng Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02855},
year = {2023}
}