Я ищу локальные и глобальные дескрипторы для обработки медицинских изображений. Я знаю о SIFT/SURF/GLOH/HOG, которые в основном применяются к проблемам компьютерного зрения, но я хотел бы знать, применяются ли они также к медицинским изображениям для описания функций или существуют ли специальные дескрипторы в этой области.
Я был бы очень признателен за любую подсказку.
Заранее спасибо,
Федерико
Я предположил, что вам нужны дескрипторы для сопоставления.
Я лично отправил постер, и он был принят для использования SIFT как части структуры обнаружения и сопоставления функций, для которой предназначалась моя работа.
Упомянутые вами методы обнаружения функций хороши для обычных изображений и также будут хорошим начальным вводом для вашей платформы. Теперь, поскольку каждая анатомическая область и каждая модальность живет в своей собственной области признаков (т. е. области мозга, полученные с помощью МРТ, живые области, полученные с помощью КТ, все они, вероятно, подразумевают отличительные ориентиры); лучше всего сначала определить, что является уникальным в вашей целевой анатомической области или рядом с ней, а затем посмотреть, смогут ли вышеупомянутые алгоритмы найти ваши отличительные черты (достаточно отличительные, чтобы они были в вашем регионе, а не где-либо еще), а затем найти способы чтобы отличиться от набора функций (которые обнаруживаются вместе с вашими отличительными чертами). И наборы результатов будут ключевыми функциями/дескрипторами, которые вы хотели бы сохранить.
Итак, да, многие алгоритмы обнаружения признаков широко используются в различных областях медицинской визуализации.
Если вы хотите использовать стандартные SIFT для мультимодального сопоставления, вам нужно немного его настроить - сделать его инвариантным к инверсии изображения. Об этом есть хорошая статья Келмана и др. "Дескрипторы ключевых точек для сопоставления нескольких модальностей изображений и Нелинейные изменения интенсивности"
Существуют также более специальные дескрипторы для мультимодального сопоставления, см. «Эффективный подход для надежной мультимодальной регистрации изображений сетчатки. на основе функций UR-SIFT и дескрипторов PIIFD», автор Ghassabi et.al.
