Detta dokument presenterar en ny metod för flera struktursegmentering, med hjälp av en maximal uppskattningsram (MAP), baserad på tidigare formtätheter som omfattar icke-parametrisk multivariat kärna densitet uppskattning av flera former. Vår metod är motiverad av observationen att angränsande eller kopplingsstrukturer i medicinska bilder genererar konfigurationer och medberoenden som potentiellt kan underlätta segmentering om de utnyttjas på rätt sätt. Vår teknik möjliggör samtidig segmentering av flera objekt, där starkt kontrasterade, lättsegmenterade strukturer kan bidra till att förbättra segmenteringen av svagt kontrasterade objekt. Vi demonstrerar effektiviteten av vår metod på både syntetiska bilder och verkliga magnetiska resonansbilder (MRI) för segmentering av basala ganglierstrukturer.
Nonparametric form tidigare användes i REF för segmentering av flera objekt i bilder.
Coupled nonparametric shape priors for segmentation of multiple basal ganglia structures
{'venue': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}