Abstract-I detta papper, en multiupplösning volymetrisk textur segmentering (M-VTS) algoritm presenteras. Metoden extraherar texturala mätningar från Fourier-domänen för data via subbandfiltrering med hjälp av en orienteringspyramid (Wilson och Spann, 1988). En roman Bhattacharyya utrymme, baserat på Bhattacharyya avstånd, föreslås för att välja de mest diskriminerande mätningar och producera en kompakt funktion utrymme. En okt träd är byggd av multivariat funktioner utrymme och en vald nivå på en lägre rumslig upplösning först klassificeras. De klassificerade voxeletiketterna projiceras sedan till lägre nivåer av trädet där ett gränsförfiningsförfarande utförs med en tredimensionell (3-D) motsvarighet till fjärilsfilter. Algoritmen testades med 3D artificiella data och tre magnetiska resonanstomografi uppsättningar av mänskliga knän med uppmuntrande resultat. De regioner som är segmenterade från knäna motsvarar anatomiska strukturer som kan användas som utgångspunkt för andra mätningar såsom broskextraktion.
I REF föreslår Reyes-Aldasoro och Bhalerao att volymetriska texturer ska karakteriseras genom att texturala mätningar extraheras från Fourier-domänen via subbandsfiltrering med hjälp av en orienterad pyramid.
Volumetric Texture Segmentation by Discriminant Feature Selection and Multiresolution Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}