SIMBA：用于骨龄评估的特定身份标记
图像与视频处理
2020-07-14 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
骨龄评估（BAA）是放射科医生为诊断儿童异常生长而执行的一项任务。在人工方法中，放射科医生在计算骨龄时会考虑不同的身份标记，即实足年龄和性别。然而，当前的自动化骨龄评估方法并未充分利用患者元数据中存在的信息。受此现有方法不足的启发，我们提出 SIMBA：用于骨龄评估的特定身份标记（Specific Identity Markers for Bone Age Assessment）。SIMBA 是一种基于身份标记使用的 BAA 任务新方法。为此，我们建立在最先进模型之上，将身份标记中存在的信息与从原始手部 X 光片创建的视觉特征相融合。然后我们利用这一鲁棒表示来估计患者的相对骨龄：实足年龄与骨龄之差。我们在 Radiological Hand Pose Estimation 数据集上验证 SIMBA，发现其优于先前的最先进方法。SIMBA 开创了融合患者所有可用数据的新一代计算机辅助诊断（Computer-aided Diagnosis）方法的潮流。为促进该领域的进一步研究并确保可复现性，我们将提供 SIMBA 的源代码以及预训练模型。
引用
@article{arxiv.2007.05454,
title = {SIMBA: Specific Identity Markers for Bone Age Assessment},
author = {Cristina González and María Escobar and Laura Daza and Felipe Torres and Gustavo Triana and Pablo Arbeláez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05454},
year = {2020}
}
备注
Accepted at MICCAI 2020