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20200115讨论 #1

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xutq opened this issue Jan 15, 2020 · 0 comments
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20200115讨论 #1

xutq opened this issue Jan 15, 2020 · 0 comments

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@xutq
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xutq commented Jan 15, 2020

根据刚才的讨论,我总结了一下主要内容。

术语

图像

层 (channel/slice) 指每张2D的图像,即扫描时的每一层;体帧 (frame/volume) 指由连续的层组成的3D图像。样本有30个体帧,每个体帧有23个层。

神经元和框 (box) 标记简述

神经元

  • 每个神经元有自己的标号 (index)
  • 神经元可能存在于1个或者连续多个层内
  • 若某个神经元在连续多个层出现,则标号在中间层,称为主层

框 (box)

box是一个结构体包括:

  • isinlier: ture/false,表示该框是否是主层
  • idx:index序号,表示该框属于哪一个神经元
  • slice: 层标记,表示该框处于哪一层
  • identifier:序号,每个框的独特id,在标记过程中使用。
  • position: 该框的坐标

当前结果

方法

  1. 在一个体帧的每个层内做分别做检测
  2. 得到检测结果后根据IOU>0.05将每个层的结果合并(merge),最后得到该体帧的最终检测结果。

结果

精度(precision):71.4%,召回(recall):94.6%。平均每个volume检测出128个神经元。

改进空间

在保证召回率的同时提高精度。

改进方法

主要改进第2步。

挑选出可以被稳定检测的子集

1. 找到一些能够在多个体帧被稳定检测到的True positive神经元,比如说有200个这样的神经元
2. 还是以200个稳定检测的神经元为例,用这些神经元去训练一个200类分类器。
3. 得到200类分类器后,对新的一个体帧来说,假设一共检测到300个神经元,那么可以用匹配的方法将这300个神经元reduce到200个神经元。

channel-wise 对齐

针对层之间的漂移,对每个体帧内的相邻层做对齐,将层与层之间的相对移动消除。这样或许可以改进IOU的阈值,提高合并准确性。

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