结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取 | |
其他题名 | Hand-wrist region of interest extraction based on object detection and matching correction |
毛科技; 汪敏豪; 陈立建1,2; 陆伟; 武坤秀; 陈庆章; 赵小敏 | |
2022-03-16 | |
发表期刊 | 中国图象图形学报
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ISSN | 1006-8961 |
卷号 | 27期号:3页码:973-987 |
摘要 | 目的 在骨龄智能评估研究中,如何准确地提取手腕参照骨的兴趣区域(region of interest,ROI)是保证骨龄精确评估的关键.基于传统深度学习的方法用于手腕骨ROI提取,存在个别参照骨漏判、误判等情况,导致平均提取准确率较低.本文结合目标检测强大的定位和识别能力,以准确提取所有手腕骨ROI为目的,提出了一种参照骨自动匹配与修正方法.方法 针对不同参照骨形状、位置等特征表现出的规律性和关联性,本文采集了大量不同性别、不同年龄段的人手腕图谱作为参照骨样本匹配,然后分多个阶段提取参照骨ROI:1)基于目标检测算法初步提取出所有参照骨候选ROI,并根据一定的阈值剔除置信度较低的区域;2)结合参照骨的大数据样本构建位置点匹配模型,对剔除区域进行自动匹配与填补,保证ROI提取的完整性;3)通过多尺度滑动窗口以及ROI分类模型,对填补得到的ROI位置进行滑动修正,进一步保证提取准确率.结果 实验结果表明,本文结合目标检测与匹配修正的方法优于现有绝大多数方法.其中,匹配修正方法在目标检测算法的提取结果基础上,提升了约1.42%的平均准确率,当结合Faster R-CNN(region-convolutional neural network)算法时能达到最高98.45%的交并比(intersec-tion-over-union,IoU)准确率.结论 本文方法利用手腕骨的位置特征,对个别提取困难的参照骨类型进行重新匹配与修正,有效地弥补了传统方法泛化能力不足的缺点.本文方法能够同时面向人手腕中所有参照骨ROI提取,具备良好的扩展性和易操作性. |
关键词 | 兴趣区域(ROI) 目标检测 位置匹配 大数据 滑动窗口 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
语种 | 中文 |
资助项目 | 国家自然科学基金项目(62072410);; 浙江省重点研发计划项目(2018C01082);; 浙江省公益性技术应用研究项目(LGG22F020014,LGG20F020018)~~ |
原始文献类型 | Periodical |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/25270 |
专题 | 国家开放大学浙江分部 |
作者单位 | 1.浙江工业大学计算机科学与技术学院, 杭州 310023; 2.浙江广播电视大学萧山学院, 杭州 312000 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 毛科技,汪敏豪,陈立建,等. 结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取[J]. 中国图象图形学报,2022,27(3):973-987. |
APA | 毛科技.,汪敏豪.,陈立建.,陆伟.,武坤秀.,...&赵小敏.(2022).结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取.中国图象图形学报,27(3),973-987. |
MLA | 毛科技,et al."结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取".中国图象图形学报 27.3(2022):973-987. |
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