Abstrakt. Registrering och segmentering av anatomiska strukturer är två väl studerade problem i medicinsk avbildning. Optimering av segmentering och registrering tillsammans har visat sig förbättra resultaten för båda utmaningarna. I detta arbete föreslår vi ett gemensamt optimeringssystem för registrering och segmentering med hjälp av ordboksbaserade deskriptorer. Vår gemensamma registrering och segmentering syftar till att lösa en optimeringsfunktion, vilket möjliggör bättre prestanda för båda dessa illa placerade processer. Vi bygger två ordböcker för bakgrund och myokardium för fyrkantiga patchar extraherade från träningsbilder. Baserat på lexikon lärande rester och glesa representationer definieras på dessa förtränade ordböcker, ett Markov Random Field (MRF) baserad gemensamma optimeringsschema byggs. Algoritmen fortsätter iterativt uppdatera ordböckerna på ett online-mode. Noggrannheten av den föreslagna metoden illustreras på hjärtfas-löst blodoxygen-nivå-dependent (CP-BOLD) MRI och standard cine Hjärt MRI data från MICCAI 2013 SATA Segmentation Challenge. Den föreslagna gemensamma segmentering och registreringsmetod uppnå högre tärningsnoggrannhet för myokard segmentering jämfört med dess varianter.
Nyligen, Oksuz et al. I REF föreslogs ett gemensamt optimeringssystem för registrering och segmentering med hjälp av ordboksbaserade deskriptorer, vilket möjliggör bättre prestanda för båda dessa illa placerade processer.
Joint Myocardial Registration and Segmentation of Cardiac BOLD MRI
{'venue': 'STACOM@MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}