[發(fā)明專(zhuān)利]使用多個(gè)實(shí)例學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110335625.X
• 申請(qǐng)日: 2011-09-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN102436587A
• 公開(kāi)（公告）日: 2012-05-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: D·劉;S·K·周;P·斯沃博達(dá);D·科馬尼丘;C·鐵真
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西門(mén)子公司;西門(mén)子公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 中國(guó)專(zhuān)利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 王岳;盧江

本申請(qǐng)要求享有于2010年9月22日提交的申請(qǐng)?zhí)枮?1/385,226的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)，以及于2011年5月16日提交的申請(qǐng)?zhí)枮?1/486,520的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)的權(quán)益，其全部?jī)?nèi)容在此引入以供參考。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及使用具有噪聲注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器(landmark?detector)。

背景技術(shù)

在對(duì)象檢測(cè)中，比如標(biāo)志檢測(cè)，最大的障礙之一是獲取精確的注釋。標(biāo)志被定義為清楚并且獨(dú)特的用于其它任務(wù)比如圖像配準(zhǔn)的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)。某些組成標(biāo)志的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)包括肺尖、肝頂，和氣管的分叉。獲取注釋往往是一個(gè)非常繁瑣和/或容易出錯(cuò)的任務(wù)。通常情況下，為了方便精確的標(biāo)志檢測(cè)，需要大量的精確的經(jīng)注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。對(duì)標(biāo)志檢測(cè)器的訓(xùn)練在精確地發(fā)現(xiàn)醫(yī)療圖像和醫(yī)療體積中的解剖學(xué)標(biāo)志的位置中是重要的。

要適當(dāng)?shù)赜?xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器以精確地檢測(cè)標(biāo)志，標(biāo)志位置在訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)的精確注釋是必要的。例如，一個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家可以通過(guò)準(zhǔn)確地指示訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖像和體積中的基礎(chǔ)真實(shí)位置(ground?truth?position)來(lái)提供準(zhǔn)確注釋。另一方面，初學(xué)的注釋者可以提供可以在與基礎(chǔ)真實(shí)位置的容忍距離內(nèi)的噪聲注釋。因此，使用來(lái)自專(zhuān)家與初學(xué)注釋者的注釋訓(xùn)練數(shù)據(jù)的混合物在訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器期間，可能存在提供正向訓(xùn)練樣本的精確注釋?zhuān)推渲姓_訓(xùn)練樣本被實(shí)際上定位的情況下只提供粗略指示的噪聲注釋的混合物。

發(fā)明內(nèi)容

多實(shí)例學(xué)習(xí)(MIL)是與標(biāo)準(zhǔn)的有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法相比可以被更好裝配以處理噪聲注釋的學(xué)習(xí)框架。然而，為了使用MIL訓(xùn)練分類(lèi)器來(lái)精確并高效地檢測(cè)物體或者標(biāo)志，本發(fā)明認(rèn)識(shí)到仍然需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并且大量的不精確注釋可能仍然會(huì)導(dǎo)致高誤差率。此外，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)圖像本身不是最佳質(zhì)量的，比如當(dāng)圖像模糊時(shí)，真正物體位置可能仍然很難檢測(cè)。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，標(biāo)志檢測(cè)器可以通過(guò)使用多實(shí)例學(xué)習(xí)被訓(xùn)練。包括多個(gè)訓(xùn)練袋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被接收。該多個(gè)訓(xùn)練袋包括多個(gè)正向訓(xùn)練袋(positive?training?bag)，每個(gè)都包括多個(gè)正向的經(jīng)注釋的實(shí)例，以及多個(gè)負(fù)向訓(xùn)練袋，每個(gè)都包括至少一個(gè)負(fù)向的經(jīng)注釋的實(shí)例。基于正向訓(xùn)練袋和負(fù)向訓(xùn)練袋通過(guò)訓(xùn)練第一弱分類(lèi)器來(lái)初始化分類(lèi)函數(shù)。使用分類(lèi)函數(shù)評(píng)估所有的訓(xùn)練實(shí)例。對(duì)多個(gè)剩余分類(lèi)器中的每一個(gè)，基于在每個(gè)正向袋中由分類(lèi)函數(shù)評(píng)估的每個(gè)實(shí)例的空間上下文信息計(jì)算成本值梯度。基于成本值梯度計(jì)算與每個(gè)剩余弱分類(lèi)器相關(guān)的梯度值。選擇多個(gè)剩余弱分類(lèi)器中的一個(gè)弱分類(lèi)器。選定的弱分類(lèi)器具有最低的相關(guān)梯度值。確定與選定的弱分類(lèi)器相關(guān)的權(quán)重參數(shù)。將選定的弱分類(lèi)器加入分類(lèi)函數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算成本值梯度是基于空間上下文信息。空間上下文信息可以在訓(xùn)練袋級(jí)別上，通過(guò)確定每個(gè)訓(xùn)練袋的展開(kāi)來(lái)計(jì)算空間上下文信息。每個(gè)袋的展開(kāi)可以通過(guò)相對(duì)各自的訓(xùn)練袋中的多個(gè)實(shí)例歸一化每個(gè)訓(xùn)練的分?jǐn)?shù)來(lái)確定。空間上下文信息還可以在實(shí)例級(jí)上并使用秩條件秩選擇濾波器來(lái)計(jì)算。訓(xùn)練袋級(jí)別上和實(shí)例級(jí)別上的空間上下文信息可以被結(jié)合。

在一個(gè)實(shí)施例中，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)項(xiàng)和空間調(diào)整項(xiàng)(spatial?regularization?term)并使用二者得到成本值梯度來(lái)計(jì)算成本值梯度。數(shù)據(jù)項(xiàng)使用平滑最大值函數(shù)來(lái)計(jì)算。空間調(diào)整項(xiàng)通過(guò)計(jì)算每個(gè)訓(xùn)練袋的全變差調(diào)整值來(lái)計(jì)算。

在一個(gè)實(shí)施例中，在將每個(gè)選定的弱分類(lèi)器加入到分類(lèi)函數(shù)之后修剪(pruning)操作被執(zhí)行。

本發(fā)明的這些以及其他優(yōu)點(diǎn)對(duì)參考下文詳細(xì)說(shuō)明和附圖的本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的。

附圖說(shuō)明

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的方法；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的用于訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的經(jīng)注釋的訓(xùn)練圖像；

圖3示出了傳統(tǒng)的多實(shí)例學(xué)習(xí)和增強(qiáng)(boosting)算法與根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的方法相比較的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；

圖4示出了使用不同的多實(shí)例學(xué)習(xí)算法的距離誤差的圖，該算法包括根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的方法；

圖5示出了根據(jù)使用本發(fā)明實(shí)施的實(shí)驗(yàn)得到的真正向(true?positive)與假正向(false?positive)比率；

圖6描繪了基于使用本發(fā)明實(shí)施的實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果的可視化；

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的訓(xùn)練標(biāo)志檢測(cè)器的又另一個(gè)方法；

圖8描繪了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，來(lái)自兩個(gè)分?jǐn)?shù)圖的兩個(gè)級(jí)別集的外圍級(jí)別；

圖9描繪了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的示出用于檢測(cè)氣管分叉的真正向比率和假正向的接收機(jī)操作特性曲線；