Journalbilder utgör en viktig del av den kunskap som finns lagrad i den medicinska litteraturen. Bildklassificeringen har fått stor uppmärksamhet eftersom informationen om bildtyperna kan användas i olika sammanhang för att fokusera bildsökningen och filtrera bort oönskade uppgifter eller "buller", till exempel icke-kliniska bilder. Ett stort problem i figurklassificeringen är det faktum att många siffror i den biomedicinska litteraturen är sammansatta siffror och ofta innehåller mer än en figurtyp. Vissa tidskrifter separerar sammansatta figurer i flera delar, men många gör det inte, vilket kräver för närvarande manuell separation. I detta arbete föreslås och genomförs en teknik för sammansatt figurseparation baserad på systematisk detektering och analys av enhetliga rymdluckor. Den metod som diskuteras i denna artikel utvärderas på en datauppsättning av tidskriftssiffror i open access-litteraturen som skapades för ImageCLEF 2012-riktmärket och innehåller cirka 3000 sammansatta siffror. Automatiska verktyg kan lätt nå en relativt hög noggrannhet i att separera sammansatta figurer. För att ytterligare öka noggrannheten krävs insatser för att förbättra detektionsprocessen samt för att undvika överseparation med kraftfulla analysstrategier. Verktygen i denna artikel har också testats på en databas med cirka 150'000 sammansatta figurer från den biomedicinska litteraturen, vilket gör dessa bilder tillgängliga som separata figurer för ytterligare bildanalys och gör det möjligt att filtrera viktig information från dem.
I dokumentet REF presenteras en teknik för sammansatt bildseparation.
Separating compound figures in journal articles to allow for subfigure classification
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Physics', 'Computer Science']}