Дескрипторы функций обработки медицинских изображений

Я предположил, что вам нужны дескрипторы для сопоставления.

Я лично отправил постер и получил одобрение для использования SIFT как части фреймворка обнаружения и сопоставления функций, для которого и была предназначена моя работа.

Упомянутые вами методы обнаружения функций хороши для общих изображений и также будут работать как хорошие общие исходные данные для вашего фреймворка. Теперь, поскольку каждая анатомическая область и каждая модальность живет в своей собственной области признаков (т.е. области мозга, полученные с помощью МРТ, живые области, полученные с помощью КТ, все они, вероятно, подразумевают отличительные ориентиры); Лучше всего сначала определить, что является уникальным в вашей целевой анатомической области или рядом с ней, а затем посмотреть, смогут ли вышеупомянутые алгоритмы определить ваши отличительные черты (достаточно отличительные, чтобы они были в вашем регионе, а не где-либо еще), а затем найти способы чтобы отличаться от набора функций (которые обнаруживаются вместе с вашими отличительными чертами). И наборы результатов будут ключевыми функциями / дескрипторами, которые вы хотели бы сохранить.

Итак, да, многие алгоритмы обнаружения признаков широко используются в различных областях медицинской визуализации.