基于U型网络的X线头影图像特征点自动定位

摘要：

为了提高口腔临床诊断效率,提出一种基于U型生成对抗网络的X线头影测量图像结构特征点自动定位方法.该方法在生成对抗网络框架下构建U型生成器网络,用于学习从当前图像到目标特征点偏移距离图的映射;再构建鉴别器网络以判断预测的偏移距离图是否与真实数据一致.将新采集的X线头影测量图像作为已训练的U型生成器网络输入,得到新图像针对目标特征点的偏移距离图,然后通过回归投票方法从预测出的偏移距离图中获得检测目标特征点坐标.实验结果表明,该方法相较于其他方法具有更高的检测成功率,能较准确地获得X线头影测量图像中结构特征点的位置.

关键词：X线头影测量图像、U型生成对抗网络、偏移距离图

所属期刊栏目：30

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金个体与群体投影数据混合条件下基于多层次渐进学习的有限角度CT图像重建研究31671006

在线出版日期：2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：437-445