Vi föreslår en enkel men allmänt tillämplig metod för att förbättra noggrannheten hos automatiska bildsegmenteringsalgoritmer i förhållande till manuella segmenteringar. Metoden bygger på hypotesen att en stor del av de fel som orsakas av automatisk segmentering är systematiska, dvs. uppstår konsekvent från subjekt till subjekt, och fungerar som en omslagsmetod kring en given värdsegmenteringsmetod. Omslagsmetoden försöker lära sig de intensitets-, rumsliga och kontextuella mönster som är förknippade med systematiska segmenteringsfel som produceras av värdmetoden på träningsdata för vilka manuella segmenteringar finns tillgängliga. Metoden försöker sedan korrigera sådana fel i segmenteringar som produceras av värdmetoden på nya bilder. En praktisk användning av den föreslagna omslagsmetoden är att anpassa befintliga segmenteringsverktyg, utan explicit ändring, till avbildningsdata och segmenteringsprotokoll som skiljer sig från dem på vilka verktygen utbildades och trimmades. En öppen källkodstillämpning av den föreslagna omslagsmetoden tillhandahålls och kan tillämpas på ett brett spektrum av problem med bildsegmentering. Omslagsmetoden utvärderas med fyra MRT-segmenteringsmetoder för värdhjärnan: Hippocampus-segmentering med hjälp av FreeSurfer (Fischl et al., 2002) ; Hippocampus-segmentering med hjälp av multiatlas-etikettfusion (Artaechevarria et al. 2 Data som användes vid beredningen av denna artikel erhölls från databasen Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI) (www.loni.ucla.edu/ADNI). Som sådan bidrog utredarna inom ADNI till utformningen och genomförandet av ADNI och/eller lämnade uppgifter, men deltog inte i analysen eller skrivandet av denna rapport. ADNI:s utredare inkluderar (fullständig förteckning finns på http://www.loni.ucla.edu/ ADNI/Data/ADNI Authorship List.pdf). Den 7 januari 2011 2001). Omslagsmetoden genererar 72 %, 14 %, 29 % och 21 % färre felaktigt segmenterade voxlar än respektive värdsegmenteringsmetod. I hippocampus-segmenteringsexperimentet med multiatlasetikettfusion som värdmetod är den genomsnittliga Dice-överlappningen mellan referenssegmenteringar och segmenteringar som produceras med wrapper-metoden 0,908 för normala kontroller och 0,893 för patienter med lätt kognitiv nedsättning. Genomsnittlig Tice överlappar 0.964, 0.905 och 0.951 erhålls för hjärnextraktion, vit materia segmentering respektive grå materia segmentering, respektive. Preprint inlämnad till NeuroImage
REF använder maskininlärningsteknik för att korrigera systematiska fel orsakade av multiatlassegmentering i en given datauppsättning.
A learning-based wrapper method to correct systematic errors in automatic image segmentation: Consistently improved performance in hippocampus, cortex and brain segmentation
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}