埃及木乃伊 CT 扫描的弱监督测地分割
计算机视觉与模式识别
2020-04-20 v1
摘要
在本文中，我们解决自动分析由计算机断层扫描（CT）设备获取的 3D 体数据的任务。特别地，我们处理一个数据极为有限的具体任务：古埃及木乃伊 CT 扫描的分割。我们旨在对木乃伊进行数字展开并识别不同片段，如身体、绷带和珠宝。该问题很复杂，因为缺乏用于待分割不同语义区域的标注数据，从而不利于使用强监督方法。因此，我们提出一种弱监督且高效的交互式分割方法来解决这一挑战性问题。在使用直方图分析和模板匹配将包裹的木乃伊从其外部区域分割出来后，我们首先设计一种体素距离度量来为身体和绷带段寻找近似解。此处我们使用测地距离，因为该度量融合了体素特征以及体素间的空间关系。接下来，我们使用基于 GrabCut 的分割并结合一种在扫描切片上的跟踪方法对解进行细化，该方法利用用户绘制的涂鸦形式的有限监督为体数据中的不同区域分配标签。所提方法的效率通过可视化得到展示，并通过定量度量和木乃伊的定性展开进行了验证。
引用
@article{arxiv.2004.08270,
title = {Weakly Supervised Geodesic Segmentation of Egyptian Mummy CT Scans},
author = {Avik Hati and Matteo Bustreo and Diego Sona and Vittorio Murino and Alessio Del Bue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08270},
year = {2020}
}