SpineOne：一种用于退变椎间盘与椎体的单阶段检测框架
计算机视觉与模式识别
2021-11-11 v2
摘要
脊柱退变困扰着许多老年人、上班族乃至年轻一代。有效的药物或手术干预有助于缓解退行性脊柱疾病。然而，传统的诊断流程往往过于繁琐。临床专家需要从脊柱磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）图像中检测出椎间盘和椎体，作为进行病理诊断或术前评估的初步步骤。已有机器学习系统通常遵循两阶段方法辅助该流程：先进行解剖定位，再进行病理分类。为实现更高效、准确的诊断，我们提出一种称为 SpineOne 的单阶段检测框架，用于从 MRI 切片中同时定位并分类退变椎间盘与椎体。SpineOne 基于以下三项关键技术构建：1）重新设计关键点热图，以促进关键点定位与分类同步进行；2）使用注意力模块更好区分椎间盘与椎体之间的表征；3）一种新颖的梯度引导目标关联机制，在训练后期关联多个学习目标。在包含 550 例检查的脊柱疾病智能诊断天池竞赛（SDID-TC）数据集上的实证结果表明，我们的方法大幅超越现有方法。
引用
@article{arxiv.2110.15082,
title = {SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and Vertebrae},
author = {Jiabo He and Wei Liu and Yu Wang and Xingjun Ma and Xian-Sheng Hua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15082},
year = {2021}
}