用于医学图像语义分割的管状形状感知数据生成
图像与视频处理
2022-11-15 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
胸部 X 光是最广泛的人体检查手段之一。在介入放射学中，其使用常需可视化各类管状物体，如穿刺针、导引鞘、导丝和导管。因此，在 X 光图像中检测并精确定位这些管状物体极具价值，推动了精准特定目标分割算法的发展。与其他医学图像任务类似，管的逐像素人工标注是耗费资源的过程。本工作中，我们旨在利用人工数据缓解标注图像匮乏问题。具体而言，我们提出一种管形物体的合成数据生成方法，其生成对抗网络受先验形状约束正则化。我们的方法消除了对配对图像-掩膜数据的需求，仅需弱标注数据集（10–20 幅图像）即可达到全监督模型的精度。我们报告了该方法在 X 光图像中分割管与导管任务上的适用性，其结果也应适用于其他成像模态。
引用
@article{arxiv.2010.00907,
title = {Tubular Shape Aware Data Generation for Semantic Segmentation in Medical Imaging},
author = {Ilyas Sirazitdinov and Heinrich Schulz and Axel Saalbach and Steffen Renisch and Dmitry V. Dylov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.00907},
year = {2022}
}