医学图像3D目标检测
医学图像3D目标检测
论文:3D Bounding Box Detection in Volumetric Medical Image Data: A Systematic Literature Review
这篇论文综述了近五年在三维医学数据中进行3D Bouding Box Detection的方法。
1、论文背景
VOI的提取是重要的预处理步骤,例如在组织中对恶性肿瘤进行分割或分类的任务中那个,通常需要先对相应的组织进行定位。尤其是较小器官的语义分割会受益于预先定位。
3D医学图像主要来源于CT,MRI,PET,US,HFU等成像设备。
两种3D Bounding Box的表示方式:
- 中心点坐标+长宽高
- 位于对角的两点坐标
3D检测使用3D图像作为输入来检测3D BBOX(Bouding Box,下同),3D CNN使用3D而不是2D的卷积核,在三个轴进行卷积,可以捕获切片之间的文本信息。3D的方法通常可以获得更好的结果,但需要消耗大量的计算资源,并且,3D训练数据通常比同等程度下的2D数据更难获取。
使用2D CNN来获取3D BBOX的流程:
使用3次单个的2D CNN,或者在三个截面上使用独立的三个CNN。然后将2D模型处理后的结果进行融合。
通过多数投票的方式来确定3D BBOX
2D相较于3D方法的优势:
1.较低的计算开销
2.较大量的训练数据(可以将3D数据切成大量Slices)
劣势在于:
1.文本信息(空间上下文信息)通常被丢失
2.检测结果的Slices需要被集成来获取一个3D BBOX,可能存在空间不连续性的问题
目前的方法主要分为以下几种:
- 基于切片的Box Detection
- 粗分割/概率图方法
- 深度强化学习
- 基于Anchor的方法
- 其他方法(如3D Sliding Window)
结果的评价通常基于以下参数:IoU,Dice,AP.WD.
参考:综述文章:医学图像中的3D 目标检测
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