Mar, 2019
通过模拟超声医师的视觉注意力进行超声图像表示学习
Ultrasound Image Representation Learning by Modeling Sonographer Visual Attention
Richard Droste, Yifan Cai, Harshita Sharma, Pierre Chatelain, Lior Drukker...
TL;DR本文研究通过建立基于人类视觉注意的模型来学习图像的可转移表示，以取代直接学习类标签所造成的图像理解的简化。通过在超声视频中预测视觉显著性或注视点回归，利用卷积神经网络从注视数据集中学习视觉注意模型，并评估该模型在超声标准平面检测任务中的可迁移性。实验表明，在有限标记的场景下，微调视觉显著性预测器优于随机初始化，平均 F1 分数整体提高 9.6％，对于心脏平面提高了 15.3％。另外，该学习方法生成的表示发现是可靠的，在近乎监督的基准模型的精度上接近。