Estoy tratando de detectar automáticamente algunos puntos de referencia anatómicos definidos por el médico en un volumen reconstruido por TC. Los médicos usan estos puntos de referencia para medir algunos parámetros específicos del paciente. He intentado utilizar el descriptor de características SIFT, ya que estos puntos de referencia anatómicos son una especie de "puntos clave". Esto no funcionó muy bien ya que los puntos de referencia son puntos (o regiones pequeñas) que en general no son "puntos de interés" según lo definido por SIFT. He estado buscando muchos algoritmos de coincidencia de patrones / plantillas pero, cuando no tengo problemas de rotación / traducción / escala, encuentro que las características extraídas no diferencian suficientemente cada punto de referencia (del resto de los puntos de referencia y del resto de los no parches de referencia) para entrenar a un clasificador que funcione lo suficientemente bien (al menos un 80% de precisión de detección).
Avíseme si no estoy indicando el problema con suficiente claridad.
Realmente agradecería cualquier consejo.
¡Gracias!
Imagen de ejemplo:
Las pequeñas cruces x y los pequeños cuadrados están sobre los puntos de referencia que quiero detectar (olvidé mencionar que tengo un conjunto de entrenamiento, con los puntos de referencia etiquetados). Las líneas blancas representan las medidas tomadas. Estas son algunas secciones de diferentes casos (por supuesto, no puedo publicar el volumen 3D completo).