Bildsegmenteringsmetoder kan delas in i två kategorier: enbart bildbaserade och modellbaserade. Var och en av dessa två klasser har sina egna fördelar och nackdelar. I detta dokument föreslår vi en ny synergistisk kombination av den bildbaserade graf-cut-metoden (GC) med den modellbaserade ASM-metoden för att komma fram till GC-ASM-metoden för medicinsk bildsegmentering. En multiobjektiv GC-kostnadsfunktion föreslås som effektivt integrerar ASM-informationen i GC-ramen. Den föreslagna metoden består av två faser: modellbyggnad och segmentering. I modellbyggnadsfasen byggs ASM-modellen och GC:s parametrar uppskattas. Segmenteringsfasen består av två huvudsteg: initiering (erkännande) och avgränsning. För initiering föreslås en automatisk metod som uppskattar modellens pose (översättning, orientering och skala) och får ett grovt segmenteringsresultat som också ger forminformation för GC-metoden. För avgränsning föreslås en iterativ GC-ASM-algoritm som utför finare avgränsning baserat på initialiseringsresultaten. De föreslagna metoderna implementeras för att fungera på 2D-bilder och utvärderas på kliniska bröst CT, buk CT, och fot MRI data uppsättningar. Resultaten visar följande: a) En övergripande avgränsningsnoggrannhet på TPVF > 96 %, FPVF < 0,6 % kan uppnås via GC-ASM för olika objekt, modaliteter och kroppsregioner. (b) GC-ASM förbättrar över ASM i dess noggrannhet och precision för att söka region. c) GC-ASM kräver betydligt färre landmärken (ca 1/3 av ASM) än ASM. d) GC-ASM uppnår full automatisering i segmenteringssteget jämfört med GC som kräver såddspecifikation och förbättrar noggrannheten hos GC. (e) En nackdel med GC-ASM är dess ökade beräkningskostnader på grund av algoritmens iterativa karaktär. Tråd och rep av gummi, inte porösa och inte förstärkta, laminerade eller på annat sätt kombinerade med annat material, inte förstärkta eller på annat sätt kombinerade med annat material
Segmenteringsfasen består av två huvudsteg: initiering och avgränsning REF.
GC-ASM: Synergistic integration of graph-cut and active shape model strategies for medical image segmentation
{'venue': 'Computer vision and image understanding : CVIU', 'journal': 'Computer vision and image understanding : CVIU', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}