I strategier för automatisk lokalisering av flera anatomiska landmärken, disambigering av lokalt liknande strukturer som erhållits av lokalt korrekt kandidatgenerering utförs ofta genom att endast inkludera hög nivå kunskap om geometriska landmärke konfiguration. I vår nya lokaliseringsstrategi föreslår vi att kombinera både information om bildutseende och geometrisk landmärkeskonfiguration till en enhetlig ram för slumpmässig skog som integreras i ett optimeringsförfarande som iterativt förfinar gemensamma landmärkesprognoser med hjälp av koordinaten för nedstigningsalgoritm. Beroende på hur starka flera landmärken korreleras i en specifik lokalisering uppgift, denna integration har fördelen att den förblir flexibel när det gäller att avgöra om utseende information eller geometriska konfigurationen av flera landmärken är den starkare nyckeln för att lösa ett lokaliseringsproblem både exakt och robust. Dessutom behöver det inte göras något preliminärt val av hur man kodar en grafisk modell som beskriver konfigurering av landmärken. I en omfattande utvärdering av fem utmanande dataset med olika 2D- och 3D-avbildningsmetoder visar vi att vår föreslagna metod är allmänt tillämplig och ger toppmoderna resultat jämfört med olika andra relaterade metoder.
På ett mer konventionellt sätt, Urschler et al. REF kombinerade bild utseende information och geometriska landmärke konfiguration i en enhetlig slumpmässig skog ram, och utförde en koordinat nedstigning optimering som iterativt förfinar landmärke platser gemensamt.
Integrating geometric configuration and appearance information into a unified framework for anatomical landmark localization
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}