Abstract-Backbone anatomiska struktur detektion och märkning är ett nödvändigt steg för olika analys uppgifter i ryggraden. Utseende, form och geometri mätningar är nödvändiga för abnormitet detektion lokalt vid varje disk och kotor (såsom bråck) samt globalt för hela ryggraden (såsom spinal skolios). Vi föreslår en två-nivå probabilistisk modell för lokalisering av skivor från klinisk magnetisk resonanstomografi (MRI) data som fångar både pixel- och objektnivå funktioner. Med hjälp av en Gibbs distribution, modellerar vi utseende och rumslig information på pixelnivå, och på objektnivå, modellerar vi den rumsliga fördelningen av skivorna och de relativa avstånden mellan dem. Vi använder allmän förväntan-maximering för optimering, vilket uppnår effektiv konvergens av skivetiketter. Vår modell på två nivåer gör det möjligt att anta villkorat oberoende på pixelnivå för att öka effektiviteten samtidigt som robustheten upprätthålls. Vi använder ett dataset som innehåller 105 MRT kliniska normala och onormala fall för ländryggen. Vi testar noggrant vår modell och uppnår uppmuntrande resultat på normala och onormala fall.
De använde generaliserad förväntan-maximering för optimering, vilket uppnår effektiv konvergens av skivetiketter REF.
Labeling of Lumbar Discs Using Both Pixel- and Object-Level Features With a Two-Level Probabilistic Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}