Zihao WANG

La détection de points de repère dans les images médicales est importante pour de nombreuses applications cliniques. La détection de points de repère basée sur l'apprentissage réussit à résoudre certains problèmes, mais elle nécessite généralement un grand nombre d'ensembles de données annotés pour l'étape d'apprentissage. De plus, les méthodes traditionnelles échouent généralement pour la détection de points de repère d'objets fins. Face à la difficulté de la détection massive de repères, ils abordent la question de l'annotation automatique de repères dans des images volumétriques 3D à partir d'un seul exemple basé sur une méthode d'apprentissage one-shot. Il implique la formation itérative d'un réseau de neurones convolutifs peu profonds combiné à un algorithme d'enregistrement 3D afin d'effectuer une localisation automatique d'organes et une correspondance de points de repère. Ils ont étudié à la fois qualitativement et quantitativement la performance de l'approche proposée sur les volumes de CT de l'os temporal clinique. Les résultats expérimentaux montrent que leur schéma converge bien et conduit à une bonne précision des positions des amers. La performance significative de leur framework leur permet d'obtenir le prix MICCAI DALI 2021.