Abstrakt. Att utvinna 3D-strukturer från volymetriska bilder som MRT eller CT håller på att bli en rutinprocess för diagnostik baserad på kvantifiering, för strålbehandlingsplanering, för kirurgisk planering och bildstyrd intervention, för att studera neuroutvecklings- och neurodegenerativa aspekter av hjärnsjukdomar och för kliniska läkemedelsprövningar. Viktiga frågor för segmentering anatomiska objekt från 3D medicinska bilder är giltighet och tillförlitlighet. Vi har utvecklat VALMET, ett nytt verktyg för validering och jämförelse av objektsegmentering. Nya funktioner som inte är tillgängliga i kommersiella och offentliga bildbehandlingspaket är valet mellan olika mått för att beskriva skillnader mellan segmenteringarna och användningen av grafisk överlagring och 3D-display för visuell bedömning av segmenteringens lokalisering och omfattning. Inmatning till verktyget är en original 3D-bild (MRI, CT, ultraljud) och en serie segmenteringar som antingen genereras av flera mänskliga mätare och / eller med automatiska metoder (maskin). Kvantitativ utvärdering omfattar korrelation inom klassen av resulterande volymer och fyra olika formavståndsmått, a) procentuell överlappning av segmenterade strukturer (R skär S)/(R union S), b) probabilistisk överlappningsmått för icke-binära segmenteringar, c) medelvärde/median absoluta avstånd mellan objektytor och maximalt avstånd (Hausdorff). Alla dessa åtgärder beräknas för godtyckligt utvalda 2D-sektioner och fullständiga 3D-segmenteringar. Segmenteringsresultat läggs över på originalbilddata för visuell jämförelse. En 3D-grafikvisning av det segmenterade organet är färgkodad beroende på vald mätmetod för att mäta segmenteringsskillnaden. Det nya verktyget används rutinmässigt för studier av intra- och inter-rater tillförlitlighet och för att testa ny automatisk maskinsegmentering jämfört med en guldstandard som fastställts av mänskliga experter. Preliminära studier visade att det nya verktyget avsevärt skulle kunna förbättra intra- och inter-rater tillförlitligheten av hippocampus segmentering för att uppnå intra-klass korrelationskoefficienter betydligt högre än som publiceras på annat håll.
I MRT (Magnetic Resonance Imaging) fältet till exempel, Gerig et al. I REF föreslås ett verktyg som kvantifierar segmenteringskvaliteten hos 3D-bilder (volymbilder) inklusive olika formavståndsmått såsom maximalt avstånd till Hausdorff och medelvärde/median absolut avstånd mellan objektytor.
Valmet: A New Validation Tool for Assessing and Improving 3D Object Segmentation
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}