I detta arbete föreslår vi en maskininlärningsstrategi för att förbättra formdetektionsnoggrannheten i medicinska bilder med deformerbara konturmodeller (DCMs). Våra DCM kan effektivt återställa globalt optimala lösningar som tar hänsyn till begränsningar i form och utseende i modellmonteringskriteriet; vår modell kan också hantera globala skalvariationer genom att arbeta i en flerskalig pyramid. Vårt huvudsakliga bidrag består i att formulera uppgiften att lära DCM poäng funktion som en stor marginal strukturerad förutsägelse problem. Vår algoritm tränar DCM på ett gemensamt sätt - alla parametrar lärs samtidigt, medan vi använder rika lokala funktioner för landmärke lokalisering. Vi utvärderar vår metod på lungfält, hjärta, och nyckelben segmentering uppgifter med 247 standard posterior-interior (PA) bröst röntgenbilder från Segmentation in Chest Radiographs (SCR) riktmärke. Våra lärda DCM:er överträffar systematiskt toppmoderna metoder enligt en mängd valideringsåtgärder inklusive överlappningskoefficienten, genomsnittlig konturavstånd och pixelfelfrekvens. Exakt lokalisera former i medicinska bilder är av största vikt i en mängd medicinska bildapplikationer, inklusive organ segmentering, spårning, registrering och atlas byggnad. I vårt arbete överväger vi problemet med att lokalisera en uppsättning landmärken som är upphängda tillsammans längs en kontur; vår uppgift är att återställa denna milstolpe sekvens genom att utnyttja både den lokala utseende information runt de enskilda landmärken, samt deras beställning begränsningar. Vi fokuserar på att lära sig meritfunktionen optimeras för att förbättra formen lokalisering prestanda DCM. Tidigare forskning har inneburit att förbättra geometriska termer i DCM, inklusive deras formulering i inneboende geometriska termer [7], införlivandet av bättre legalisering termer [8] och införandet av form tidigare [9] i kurvutveckling. Nuvarande arbeten inom medicinsk avbildning uppskattar modellparametrarna på ett tvåstegs träningssätt, t.ex. maximal sannolikhet (ML) uppskattning för parvisa termer, och potentiellt andra kombinationer av öka / eigenspaces för de landmärke utseende modeller ([10]/[11] respektive). I vår erfarenhet, de resulterande unary och parvisa termer kan ofta vara uncommensurate, och hand-tuning den relativa bidraget av de resulterande termerna kan behövas. Den minimala intensitet och form kostnadsbana (MISC) algoritm [12] använder uttömmande leave-one out experiment för att kalibrera unary och pairwise termer. Vårt arbete avancerar state of the art i DCM-baserad medicinsk bildanalys främst på följande linjer: För det första lär vi oss meritfunktionen av DCMs på ett gemensamt sätt; vi uttrycker det som den inre produkten av en vikt vektor med lämpligt format utseende och geometriska egenskaper (Sec. 2) och sedan uppskatta den optimala viktvektorn genom att kasta träningsproblemet som strukturerad förutsägelse (Sec. 4) och av följande skäl: Detta kommer med garantier för optimalitet för den uppgift som står till buds, i den meningen att vi direkt kan utnyttja strukturen i lösningsutrymmet. Vår gemensamma utbildning tar itu med uppskattningen av alla modellparametrar i form av ett enda mål som direkt återspeglar resultatet i den uppgift som ska lösas. I synnerhet ger vi som input till vår träningsalgoritm, som utseende funktion, tät (dvs. Beräknas vid varje punkt) bilddeskriptorer i motsats till convolution funktioner, som ytterligare öka formen detektion prestanda. För det andra använder vi en modell som effektivt återställer en globalt optimal konfiguration utan att kräva initiering (t.ex. ASM/AAM-baserade modeller gör [3]) eller en lista över kandidatplatser (t.ex. [13, 11] gör). Vi använder en kedjestrukturerad kontur representation, därav DP [5] kan återställa den globala optimal effektivt - och för den särskilda formen av våra geometriska termer, är lösningen erhålls på några sekunder med Generalized Distance Transformations (GDTs) [14, 15]. Dessutom tar vi hänsyn till skalförändringar genom en flerskalig detektionsalgoritm som använder en bildpyramid.
Exemplifierat i det tillvägagångssätt som presenteras av Boussaid et al. REF, problemet behandlas som en deformerbar kontur modell som använder SIFT funktioner för att beskriva inbäddande objekt utseende.
Discriminative learning of deformable contour models
{'venue': '2014 IEEE 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'journal': '2014 IEEE 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}