Nov, 2023
利用 CNN 和测地线拟合树模型以跟踪血管并应用于超声定位显微镜数据
Fitting tree model with CNN and geodesics to track vesselsand application to Ultrasound Localization Microscopy data
Théo Bertrand, Laurent D. Cohen
TL;DR通过使用卷积神经网络对感兴趣的点进行定位和分类，并将血管表示为一些最小距离树状图的边，基于地形测量方法检测血管及其几何特征，我们的研究聚焦于在血管网络中检测重要的地标，并利用位置和方向的空间，准确地将 2D 血管表示为树状结构。我们构建了适用于超声定位显微镜（ULM）数据跟踪的模型，提出在这种类型数据上构建良好的成本函数用于跟踪。我们还对合成数据和眼底图像数据进行了测试。结果表明，缺乏良好注释的 ULM 数据是血管地标定位的障碍，但基于 ULM 数据建立的方向得分对于追踪血管具有良好的测地线效果。