Abstract-Multi-atlas segmentering är en effektiv metod för att automatiskt märka objekt av intresse för biomedicinska bilder. I detta tillvägagångssätt, flera expert-segmenterade exempel bilder, kallas atlaser, är registrerade på en målbild, och deformerade atlas segmenteringar kombineras med etikettfusion. Bland de föreslagna fusionsstrategierna har viktad röstning med rumsligt varierande viktfördelningar som härrör från atlas-målintensiteten varit särskilt framgångsrik. En begränsning av dessa strategier är dock att vikterna beräknas oberoende för varje atlas, utan att ta hänsyn till det faktum att olika atlaser kan producera liknande märkningsfel. För att ta itu med denna begränsning föreslår vi en ny lösning på problemet med märkningsfusion där viktad röstning formuleras i termer av att minimera den totala förväntan om märkningsfel och där parvis beroende mellan atlaser uttryckligen modelleras som den gemensamma sannolikheten för två atlaser som gör ett segmenteringsfel vid en voxel. Denna sannolikhet är ungefärlig med hjälp av intensitet likhet mellan ett par atlaser och målbilden i grannskapet av varje voxel. Vi validerar vår metod i två medicinska bildsegmenteringsproblem: hippocampus segmentering och hippocampus subfält segmentering i magnetisk resonans (MR) bilder. För båda problemen visar vi konsekventa och betydande förbättringar jämfört med etikettfusionsstrategier som tilldelar atlasvikter självständigt.
Till exempel, med tanke på att olika atlaser kan producera liknande märkningsfel, utformade REF den viktade rösten som minimering av total förväntan om märkningsfel och parvis beroende mellan atlaser modellerades som den gemensamma sannolikheten för två atlaser som gör ett segmenteringsfel vid en voxel.
Multi-Atlas Segmentation with Joint Label Fusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}