医用画像処理用のローカル記述子とグローバル記述子を探しています。主にコンピューター ビジョンの問題に適用される SIFT/SURF/GLOH/HOG については知っていますが、特徴を説明するために医用画像にも適用されるかどうか、またはこの分野に特定の記述子があるかどうかを知りたいです。
ヒントをいただければ幸いです。
前もって感謝します、
フェデリコ
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マッチングには記述子が必要だと思いました。
私は個人的にポスター提出物を提出し、私の仕事が意図していた機能検出およびマッチング フレームワークの一部として SIFT を使用することを受け入れてもらいました。
あなたが言及した機能検出方法は、一般的な画像に適しており、フレームワークの一般的な初期入力としても機能します。現在、すべての解剖学的領域とすべてのモダリティは独自の機能ドメインに存在するため (つまり、MR によって行われる脳領域、CT によって行われるライブ領域、それらはすべておそらく特徴的なランドマークを意味します)。最初に、対象の解剖学的領域またはその近くで固有のものを特定し、次に、前述のアルゴリズムが固有の特徴を特定できるかどうかを確認し (それがあなたの領域にあり、他の場所にないほど十分に特徴的です)、方法を見つけます。特徴の袋と区別するため (特徴とともに検出されます)。結果セットは、保持したい主要な機能/記述子になります。
はい、多くの特徴検出アルゴリズムが、医療画像処理のさまざまな分野で広く使用されています。
于 2011-08-26T07:24:01.173 に答える