Próbuję automatycznie wykryć niektóre medycznie zdefiniowane anatomiczne punkty orientacyjne w rekonstruowanej tomografii komputerowej. Lekarze używają tych punktów orientacyjnych do pomiaru niektórych parametrów specyficznych dla pacjenta. Próbowałem użyć deskryptora funkcji SIFT, ponieważ te anatomiczne punkty orientacyjne są swego rodzaju „punktami kluczowymi”. Nie działało to zbyt dobrze, ponieważ punktami orientacyjnymi są punkty (lub małe regiony), które zasadniczo nie są „punktami zainteresowania” zgodnie z definicją SIFT. Szukałem wielu algorytmów dopasowywania wzorców / szablonów, ale gdy nie mam problemów z obrotem / tłumaczeniem / skalowaniem, okazuje się, że wyodrębnione funkcje nie odróżniają wystarczająco każdego punktu orientacyjnego (od reszty punktów orientacyjnych i od pozostałych przełomowe łaty), aby wyszkolić klasyfikatora, który działa wystarczająco dobrze (co najmniej 80% dokładności wykrywania).
Daj mi znać, jeśli problem nie jest wystarczająco jasny.
Byłbym wdzięczny za każdą radę.
Dzięki!
Przykładowy obraz:
Małe krzyże x i małe kwadraty znajdują się nad punktami orientacyjnymi, które chcę wykryć (zapomniałem wspomnieć, że mam zestaw treningowy z oznaczonymi punktami orientacyjnymi). Białe linie reprezentują podjęte środki. Oto kilka różnych przypadków (oczywiście nie mogę opublikować pełnej objętości 3D).