Interaktion ökar flexibiliteten i segmentering men det leder till oönskat beteende hos en algoritm om kunskap begärs är olämpligt. I regioner som växer är detta fallet för att definiera homogenitetskriteriet, eftersom dess specifikation också beror på bildbildningsegenskaper som inte är kända för användaren. Vi utvecklade en region växande algoritm som lär sig sin homogenitetskriteriet automatiskt från egenskaper i den region som ska segmenteras. Metoden bygger på en modell som beskriver regionens homogenitet och enkla formegenskaper. Parametrar för homogenitetskriteriet beräknas från provplatser i regionen. Dessa platser väljs sekventiellt i en slumpmässig gång med början vid såddpunkten, och homogenitetskriteriet uppdateras kontinuerligt. Detta tillvägagångssätt utvidgades till en helautomatisk och fullständig segmenteringsmetod med hjälp av pixlar med den minsta gradientlängden i den ännu inte segmenterade bildregionen som en såddpunkt. Metoderna testades för segmentering av testbilder och strukturer i CT- och MR-bilder. Vi fann metoderna för att arbeta pålitligt om modellens antagande om homogenitet och regionegenskaper är sant. Modellen är dessutom enkel men robust, vilket möjliggör en viss avvikelse från modellens begränsningar och ger fortfarande det förväntade segmenteringsresultatet.
En metod som föreslås i litteraturen Ref innebär att automatiskt erhålla homogenitetskriteriet från regionala egenskaper för segmentering av medicinska bilder.
Segmentation of medical images using adaptive region growing
{'venue': 'SPIE Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science', 'Engineering']}