Abstract-Effektiv segmentering av globalt optimala ytor i volymetriska bilder är ett centralt problem i många medicinska bildanalysapplikationer. Intraklass varians har framgångsrikt använts för objekt segmentering, till exempel i Chan-Vese modellen, särskilt för bilder utan framträdande kanter. I detta papper studerar vi optimeringsproblemet att upptäcka en region (volym) mellan två kopplade släta ytor genom att minimera den intraklassiska variansen med hjälp av en effektiv polynom-tidsalgoritm. Vår algoritm är baserad på formsonderingstekniken i beräkningsgeometri och beräknar en sekvens av minimalkostnadsslutna uppsättningar i en härledd parametrisk graf. Metoden har validerats på datorsyntetiska volymetriska bilder och i röntgen CT-scannade datauppsättningar av plexiglasrör av kända storlekar. Dess tillämplighet på kliniska datamängder har också påvisats. I samtliga fall gav metoden mycket exakta resultat. Vi anser att den utvecklade tekniken är av intresse på egen hand. Vi förväntar oss att det kan sprida lite ljus över att lösa andra viktiga optimeringsproblem som uppstår i medicinsk avbildning. Dessutom rapporterar vi en approximationsalgoritm som går mycket snabbare än den exakta algoritmen samtidigt som den ger mycket jämförbar segmenteringsnoggrannhet.
Wu och Al. REF föreslog också en metod för segmentering av en region som avgränsas av två kopplade terrängliknande ytor genom att minimera variationen inom klassen.
Region Detection by Minimizing Intraclass Variance With Geometric Constraints, Global Optimality, and Efficient Approximation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}