医学图像检测与自然图像检测具有一些差异,导致自然图像检测方法迁移到医学图像检测时存在困难。

自然图像的检测目标通常较明显,且类别较多。常用检测网络包括:(1)  ResNet、FastRCNN、FasterRCNN(具有更深的网络,更好的提取目标特征)(2)YoLo、SSD(检测速度快,较好的实时性)(3) LocNet(更好的检测效果,boundbox更精准)。

医学图像目标检测总,通常针对某个特定的类别(结核、肿瘤等),更多是一些细粒度类别的东西,网络结构一般不会太深。检测难点包括:(1)数据量较小,通常需要进行数据增强,对图像进行预处理等(2)检测目标尺寸、形状、位置变化较大,例如肺部结核。(3)不同环境下,目标外观变化大,而且目标观测物和环境不容易区分。

以上参考:原作者:BookThief 医学图像检测近期小结


自然图像检测

待更新

医学图像检测

1. Fast CapsNet for Lung Cancer Screening(2018 MICCAI)

  • 将Capsule Network应用于肺部肿瘤检测(在小数据集上优于CNN)
  • 提出consistent dynamic routing mechanism来更新CapsNet(速度提升3倍)
  • 提出convolutional decoder重建图片(优于CapsNet重构图片表现)

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