重新审视三维全身摄影中的病灶追踪

黑色素瘤是最致命的皮肤癌。追踪痣的演变并检测全身新病灶对于黑色素瘤的早期检测至关重要。尽管此前已有关于三维全身摄影中皮肤病灶纵向追踪的研究，但仍存在若干挑战，包括：1）跨扫描找到正确病灶对的精度较低，2）对噪声敏感的病灶检测，以及 3）缺乏包含大量标注病灶对的大规模数据集。我们提出了一种框架，输入一对三维纹理网格，在全身摄影的语境中匹配病灶，并识别无法匹配的病灶。我们首先计算将源网格和目标网格对齐到模板网格的对应图。利用这些图在模板域上定义源/目标信号，我们构建了对齐映射信号的流场。初始对应图随后通过沿向量场向前/向后传播进行细化。最后，使用细化后的对应图进行病灶分配。我们提出了首个用于皮肤病灶追踪的大规模数据集，包含 198 名受试者的 25K 病灶对。所提出的方法在所有标注病灶对的匹配成功率为 89.9%（10 mm 标准），在拥有超过 200 个病灶的受试者中匹配精度为 98.2%。