Recognizing cardiac magnetic resonance acquisition planes

Abstract : In this paper we propose a method for automatic wrangling of missing or noisy acquisition plane information of cardiac magnetic resonance images in order to simplify case filtering and image lookup in large collections of cardiac data. To recognize standard cardiac planes we use features based on image miniatures combined with a decision forest classifier. We show that augmenting the dataset with a set of nondestructive transformations can improve classification accuracy. Our approach compares favorably to the state of the art while requiring fewer manual annotations.
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Contributeur : Jan Margeta <>
Soumis le : jeudi 19 juin 2014 - 00:10:12
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 16:19:43
Document(s) archivé(s) le : vendredi 19 septembre 2014 - 10:41:54

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Jan Margeta, Antonio Criminisi, Daniel C. Lee, Nicholas Ayache. Recognizing cardiac magnetic resonance acquisition planes. MIUA - Medical Image Understanding and Analysis Conference - 2014, Jul 2014, London, United Kingdom. 2014. 〈hal-01009952〉

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