Image processing 医学图像处理特征描述符

我正在寻找用于医学图像处理的本地和全局描述符。我知道SIFT/SURF/GLOH/HOG主要应用于计算机视觉问题，但我想知道它们是否也应用于医学图像来描述特征，或者在这个领域是否有特定的描述符

如果有任何提示，我将不胜感激

提前感谢,

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费德里科

我想你需要匹配的描述符

我个人提交了一份海报，并接受了它，因为它使用了SIFT作为我的工作要做的特征检测和匹配框架的一部分

您提到的特征检测方法适用于一般图像，也可以作为框架的一般初始输入。现在，由于每个解剖区域和每个形态都生活在自己的特征域中（即MR完成的大脑区域，CT完成的活动区域，它们都可能意味着独特的地标）；最好的做法是，首先确定目标解剖区域内或附近的独特特征，然后看看上述算法是否能够定位您的独特特征（独特到必须在您的区域内，而不是在其他任何地方），然后找到与特征包相区别的方法（与您的独特特征一起被检测到）。结果集将是您希望保留的关键特征/描述符

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因此，是的，许多特征检测算法已广泛应用于医学成像的各个领域。

如果您想使用标准筛选进行多模态匹配，您必须稍微调整它-使其对图像反转保持不变。 凯尔曼等人有一篇关于它的好论文

还有更多用于多模态匹配的特殊描述符，请参见Ghassabi等人的“”