RayEmb：基于射线嵌入子空间的 X 射线图像任意 landmarks 检测
计算机视觉与模式识别
2024-10-11 v1
摘要
2D-3D X 射线图像与术前获取的 CT 扫描的内操作配准是骨科手术中至关重要的步骤。虽然可以检测 CT 体积中预标注的解剖 landmarks 以建立 2D-3D 对应关系，但在某些视角下，由于 landmarks 可见性差，配准往往失败。我们提出了一种新方法，通过检测 X 射线图像中的任意 landmarks 点来解决此问题。该方法将 3D 点表示为由特征向量（称为射线嵌入）组成的子空间，这些特征向量对应于相交射线。建立 2D-3D 对应关系变为寻找与给定子空间相近的射线嵌入的任务，本质上是执行一次相交测试。与传统 landmarks 估计方法不同，我们的方法无需手动标注固定 landmarks。我们使用包含 103 个 CT 体积的 CTPelvic1K CLINIC 数据集生成合成图像训练模型，并在 DeepFluoro 数据集上进行评估。实验结果表明，我们的方法在准确性上优于传统方法。代码已公开于 https://github.com/Pragyanstha/rayemb。
引用
@article{arxiv.2410.08152,
title = {RayEmb: Arbitrary Landmark Detection in X-Ray Images Using Ray Embedding Subspace},
author = {Pragyan Shrestha and Chun Xie and Yuichi Yoshii and Itaru Kitahara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08152},
year = {2024}
}
备注
Accepted as an oral presentation at ACCV 2024