自监督多视角 X 射线匹配

准确解释多视角 X 射线影像对于诊断骨折、肌肉损伤及其他异常至关重要。虽然在基于 AI 的单张图像分析方面取得了显著进展，但当前方法往往难以在不同 X 射线视角之间建立稳健的对应关系，这是进行精确临床评估所必需的能力。本文提出了一种新颖的自监督管道，通过自动从未标注的 CT 体积数据中生成数字重建 X 射线影像（DRR），从而自动构建合成 X 射线视角之间的多对多对应矩阵，无需手动标注。该方法采用基于 transformer 的训练阶段，准确预测两个或多个 X 射线视角之间的对应关系。此外，我们展示了将合成 X 射线视角之间的对应关系学习作为预训练策略，可用于增强真实数据上基于多视角的骨折检测性能。在合成和真实 X 射线数据集上的大规模评估表明，纳入对应关系可提高多视角骨折分类的性能。