多对象跟踪（MOT）是一项具有挑战性的任务，涉及检测场景中的对象并通过一系列帧跟踪它们。由于时间阻塞以及一系列图像序列的变化，评估此任务很困难。 Kitti等数据集上基准MOT方法的主要评估度量已成为高阶跟踪准确性（HOTA）度量，该指标能够更好地描述MOTA，DETA和IDF1等指标的性能。点检测和跟踪是一项密切相关的任务，可以将其视为对象检测的特殊情况。但是，评估检测任务本身（点距离与边界框重叠）存在差异。当包括时间维度和多视图方案时，评估任务变得更加复杂。在这项工作中，我们提出了一个多视图高阶跟踪指标（MVHOTA），以确定多点（多企业和多级）检测的准确性，同时考虑到时间和空间关联。 MVHOTA可以解释为检测，关联和对应准确性的几何平均值，从而为每个因素提供相等的权重。我们通过以前有组织的医疗挑战中的公开内窥镜检测数据集证明了用例。此外，我们与此用例的其他调整后的MOT指标进行比较，讨论MVHOTA的属性，并展示提出的对应准确性和闭塞指数如何促进对闭塞处理方法的分析。该代码将公开可用。
translated by 谷歌翻译
目的：二尖瓣修复是心脏瓣膜的复杂微创手术。在这种情况下，来自内窥镜图像的缝合线检测是一种高度相关的任务，该任务提供了分析缝合模式的定量信息，评估假肢配置并产生增强的现实可视化。面部或解剖标志性的检测任务通常包含固定数量的地标，并使用回归或固定的基于热线图的方法来定位标志性。然而，在内窥镜检查中，每个图像中存在不同数量的缝合线，并且缝合线可能发生在环形空中的任何位置，因为它们不是语义唯一的。方法：在这项工作中，我们将缝合检测任务制定为多实例的深热映射回归问题，以识别缝合线的进入和退出点。我们扩展了我们以前的工作，并介绍了一个新颖的使用2D高斯层，然后是可分辨率的2D空间软氩模层作为局部非最大抑制。结果：我们用多种热映射分布功能和所提出的模型的两个变体呈现广泛的实验。在术中帧内结构域中，变体1在基线上显示了+0.0422的平均f1。类似地，在模拟器域中，变体1在基线上显示了+0.0865的平均f1。结论：拟议的模型显示出在帧内和模拟器域中的基线上的改进。在Miccai Adaptor2021挑战HTTPS://Adaptor2021.github.io/的范围内公开可用，以及https://github.com/cardio-ai/suture-detection-pytorch/的代码。 DOI：10.1007 / S11548-021-02523-W。可以在此处找到与开放式接入文章的链接：https://link.springer.com/article/10.1007%2FS11548-021-02523
translated by 谷歌翻译