.png){kind=icon}
返回
Self-supervised Multiview Xray Matching
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/978-3-032-04927-8_55.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
多视角放射图像的准确解释对于诊断骨折、肌肉损伤和其他异常至关重要。尽管基于AI的单图像分析取得了显著进展，但当前方法往往难以在不同X光视图之间建立鲁棒对应关系，而这对于精确的临床评估至关重要。本研究提出了一种新颖的自监督流程，通过自动生成合成X光视图之间的多对多对应矩阵来消除手动标注的需求。这通过数字重建放射图像（DRR）实现，其自动从无标注CT体积中生成。我们的方法整合了基于Transformer的训练阶段，以准确预测两个或多个X光视图之间的对应关系。此外，我们证明学习合成X光视图之间的对应关系可作为预训练策略，以提升真实数据上的自动多视角骨折检测性能。在合成和真实X光数据集上的广泛评估表明，引入对应关系可改善多视角骨折分类的性能。
Keyword:
Multi-view X-ray
DRR
Many-to-Many Correspondence
Fracture detection
期刊
机构
引用论文
.png){kind=icon}
查看更多内容