Jun, 2024

原型网络在不同年龄段下的颅面测量点检测

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TL;DR我们提出了 CeLDA 方法，通过将图像特征与标志物原型进行比较，利用原型网络进行标志物检测，解决了不同年龄组之间标志物出现差异的问题，并引入了新的策略改进原型对齐以获得全面的标志物估计。此外，我们还介绍了一种新的原型关系挖掘范式，用于利用标志物原型之间的解剖关系。大量实验证实了 CeLDA 在成年人和青少年标志物检测方面的优越性，这是首个针对不同年龄组的头影测量标志物检测的统一解决方案和数据集。
automated cephalometric landmark detectionage groupsceldaprototype alignmentanatomical relations
发现论文，激发创造
  • 多分辨率融合的全自动颅面测量地标检测

    针对侧面头颅 X 射线图片的颅测定点检测在特定牙科疾病诊断中起着关键作用，通过以多个分辨率作为输入整合多种感受野的图像金字塔结构来训练一系列具有不同感受野的模型，其对不同的定点具有不同的检测准确率影响。此外，我们还采用了多种数据增强技术来增强模型在不同设备和测量选择方面的鲁棒性。我们将这种方法应用于 2023 年侧面头颅 X 射线图像颅测定点检测挑战中，在最终测试阶段实现了 1.62 mm 的平均径向误差（MRE）和 74.18% 的成功检测率（SDR）。

    Oct, 2023

  • 3D 照片的全自动标志地和面部分割

    使用基于深度学习的方法，该研究发展和评估了一种自动化头影测量标注方法。该方法在三维面部立体摄影中实现了自动的标注，能够精确和一致地标记关键点，可用于大数据集的定量分析，诊断，随访和虚拟手术规划。

    Sep, 2023

  • 基于轻量级超分辨率头部人体姿态估计的颅面标志检测再探

    通过研究人体姿势估计（HPE）和头颅测量检测（CLD）之间的相似性，本文提出一种可靠的用于头颅测量检测性能改进的基准方法，并通过引入超分辨率模块和量化偏差的减少以进一步提升性能，在 MICCAI CLDetection2023 挑战中取得了显著的成绩。

    Sep, 2023

  • 通过注意力特征金字塔融合和回归投票实现颅面标志物检测

    本文通过提出基于注意力机制、特征金字塔融合和逐像素回归投票等的深度学习框架，在头影测量图像的解剖标志点自动定位方面显著提高了检测精度，并展示了其在不同设备上的泛化能力和稳定性。

    Aug, 2019

  • 基于拓扑自适应深度图学习的结构化地标检测

    本文提出了一种新的深度图形学习方法来进行精准的解剖面和医学（如手、骨盆）标志物检测，该方法结合了局部图像特征和全局形状特征，基于两个图卷积网络（GCNs）学习任务特定的结构。该方法在公共人脸图像数据集和 X 射线医学数据集上的实验结果表明，在鲁棒性和准确性方面的表现都优于先前的最新方法。学习到的图形拓扑的质量可视化证明了标志物背后物理上合理的连接。

    Apr, 2020

  • 在显著头部姿势和遮挡下的强韧面部标记检测

    这篇论文提出了一种基于级联回归的面部特征点检测方法，能够在面部被遮挡和大幅度侧脸的情况下进行特征点检测，并结合了监督回归方法和遮挡情况加入约束，提高了检测的准确性。

    Sep, 2017

  • 无监督领域适应在解剖标志检测中的应用

    我们提出了一种基于无监督领域自适应的解剖标志点检测新框架，利用自我训练和领域对抗学习来处理适应过程中的领域差异，通过选择可靠的动态阈值标签进行目标领域数据的自适应，以及通过对抗训练学习领域不变特征来处理两个领域的不对齐数据分布，实验证明该方法在头影测量和肺标志点检测方面有效，显著减小了领域差距并且持续优于其他无监督领域自适应方法。

    Aug, 2023

  • 一次探测医学标志物

    本文提出了一种名为 CC2D 的新型框架，用于医学图像中的一次性地标检测任务。该框架分为两个阶段：自监督学习（CC2D-SSL）和带伪标签训练（CC2D-TPL），具有较高的检测准确率。

    Mar, 2021

  • 面部特征点检测：文献综述

    综述了面部关键点检测算法的发展历程，将其分为三种不同的分类方法：全局方法、约束局部模型方法和回归方法，并对其进行了分类讨论，比较了它们在受不同因素影响下的性能表现。此外，还列举了面部关键点检测的基准数据库和现有软件，并指出了未来的研究方向。

    May, 2018

  • 面部标记检测的限制与偏见 -- 关于老年痴呆患者的实证研究

    通过使用七种面部标记检测方法，研究了个体健康状况对不同面部部位和视角中面部标记检测方法性能的影响，并找出这些方法的局限性和在临床上应用的挑战。

    May, 2019