深度学习算法检测头部侧位放射影像解剖参考点的效率
图像与视频处理
2020-06-19 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
在本文中，我们研究了使用全卷积神经网络和用于生物医学图像分割的扩展架构——U-Net 全卷积神经网络，来解决头部侧位放射影像上解剖参考点检测任务的深度学习算法的效率。对所选每种神经网络架构检测解剖参考点的结果进行了比较，并与正畸医生检测解剖参考点的结果进行了对比。基于所得结果，得出结论：U-Net 神经网络比全卷积神经网络能更准确地检测解剖参考点。U-Net 神经网络检测解剖参考点的结果更接近一组正畸医生检测参考点的平均结果。
引用
@article{arxiv.2005.12110,
title = {The efficiency of deep learning algorithms for detecting anatomical reference points on radiological images of the head profile},
author = {Konstantin Dobratulin and Andrey Gaidel and Irina Aupova and Anna Ivleva and Aleksandr Kapishnikov and Pavel Zelter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12110},
year = {2020}
}