基于深度强化学习的超声视频摘要
计算机视觉与模式识别
2020-05-20 v1
摘要
视频是一种重要的诊断成像模态，例如超声成像、内窥镜或运动评估。然而，视频在医学图像分析界并未受到太多关注。在临床实践中，高效利用原始诊断视频数据具有挑战性，因为视频数据需要很长时间来处理、标注或审查。本文提出一种新颖的、完全自动化的视频摘要方法，专为医学视频数据的需求而定制。我们的方法被构建为强化学习问题，并产生专注于保留重要诊断信息的智能体。我们在胎儿超声筛查视频上评估我们的方法，其中通常只有少量记录数据被用于诊断。我们表明，我们的方法优于其他视频摘要方法，并且保留了临床诊断标准所需的关键信息。
引用
@article{arxiv.2005.09531,
title = {Ultrasound Video Summarization using Deep Reinforcement Learning},
author = {Tianrui Liu and Qingjie Meng and Athanasios Vlontzos and Jeremy Tan and Daniel Rueckert and Bernhard Kainz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.09531},
year = {2020}
}
备注
Accepted by MICCAI'20