Abstract-Automatisk kotor identifiering och lokalisering från godtyckliga CT-bilder är utmanande. Vertebrae har vanligtvis ett liknande morfologiskt utseende. På grund av patologi och godtyckligt synfält av CT-scanning, kan man knappast lita på att det finns några ankarkotor eller parametriska metoder för att modellera utseende och form. För att lösa problemet, hävdar vi att 1) man bör använda sig av kortdistans kontextuell information, såsom förekomsten av några närliggande organ (om någon), för att grovt uppskatta målkotor; 2) på grund av den unika anatomiska strukturen i ryggraden, kotor har fast sekventiell ordning som ger viktig långdistans kontextuell information för att ytterligare kalibrera resultaten. Vi föreslår ett robust och effektivt system för identifiering och lokalisering av kotor som i sig kan lära sig att införliva både kortdistans- och långdistansinformation på ett övervakat sätt. I detta syfte utvecklar vi en multi-task 3D helt konvolutionella neurala nätverk (3D FCN) för att effektivt extrahera kortdistans kontextuell information runt målkotor. För den långsiktiga kontextuella informationen, föreslår vi en multitask dubbelriktad recidiverande neurala nätverk (Bi-RNN) för att koda den rumsliga och kontextuella informationen bland kotorna i den synliga ryggraden kolonnen. Vi visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är på en utmanande datauppsättning och de experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna med en betydande marginal.
I syfte att identifiera kotor och lokalisera dem föreslog REF en trestegsmetod.
Joint Vertebrae Identification and Localization in Spinal CT Images by Combining Short- and Long-Range Contextual Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 37, no. 5, pp. 1266-1275, May 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}