Mosaicing of Bladder Endoscopic Image Sequences: Distortion Calibration and Registration Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Cancers located on the internal wall of bladders can be detected in image sequences acquired with endoscopes. The clinical diagnosis and follow-up can be facilitated by building a unique panoramic image of the bladder with the images acquired from different viewpoints. This process, called image mosaicing, consists of two steps. In the first step, consecutive images are pairwise registered to find the local transformation matrices linking geometrically consecutive images. In the second step, all images are placed in a common and global coordinate system. In this contribution, a mutual information-based similarity measure and a stochastic gradient optimization method were implemented in the registration process. However, the images have to be preprocessed in order to register the data in a robust way. Thus, a simple correction method of the distortions affecting endoscopic images is presented. After the placement of all images in the global coordinate system, the parameters of the local transformation matrices are all adjusted to improve the visual aspect of the panoramic images. Phantoms are used to evaluate the global mosaicing accuracy and the limits of the registration algorithm. The mean distances between ground truth positions in the mosaiced image range typically in 1-3 pixels. Results given for in vivo patient data illustrate the ability of the algorithm to give coherent panoramic images in the case of bladders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».