Abstract-En av de stora utmaningarna i anatomisk landmärkesdetektering, baserad på djupa neurala nätverk, är den begränsade tillgången på medicinska bilddata för nätverksinlärning. För att ta itu med detta problem presenterar vi en tvåstegs uppgiftsorienterad djupinlärningsmetod för att upptäcka storskaliga anatomiska landmärken samtidigt i realtid, med hjälp av begränsade träningsdata. Speciellt består vår metod av två djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), med vardera fokus på en specifik uppgift. För att lindra problemet med begränsade träningsdata föreslår vi i det första steget en CNN-baserad regressionsmodell med hjälp av miljontals bildlappar som ingång, som syftar till att lära sig en naturlig koppling mellan lokala bildlappar och målanatomiska landmärken. För att ytterligare modellera korrelationerna mellan bildlappar, i det andra steget, utvecklar vi en annan CNN-modell, som inkluderar a) ett helt konvolutionsnätverk som delar samma arkitektur och nätverksvikter som CNN som användes i det första steget och även b) flera extra lager för att gemensamt förutsäga koordinater för flera anatomiska landmärken. Viktigt är att vår metod tillsammans kan upptäcka storskaliga (t.ex. tusentals) landmärken i realtid. Vi har genomfört olika experiment för att upptäcka 1200 hjärnlandmärken från 3D T1-viktade magnetiska resonansbilder av 700 försökspersoner, och även 7 prostatalandmärken från 3D-kalkylerade tomografibilder av 73 försökspersoner. De experimentella resultaten visar hur effektiv vår metod är när det gäller både noggrannhet och effektivitet i den anatomiska landmärkesdetekteringen.
Använda begränsade medicinska bild utbildningsdata, Zhang et al. REF extraherade miljontals bilder fläckar att matas in i en två-stegs convolutional nätverk som först ut de förutsagda förskjutning vektorer, och sedan direkt förutspå 1200 landmärken i 3D MRT hjärnskanning och 7 landmärken från 3D tomografi bilder av prostata.
Detecting Anatomical Landmarks From Limited Medical Imaging Data Using Two-Stage Task-Oriented Deep Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}