En ny implicit parametrisk formmodell föreslås för segmentering och analys av medicinska bilder. Funktioner som representerar ett objekts form kan approximeras som en förening av N-polytoper. Varje polytop erhålls genom skärningspunkten mellan M-halvrymderna. Formfunktionen kan approximeras som en brytning av associationer, med hjälp av disjunktiv normal form. Formmodellen initieras med hjälp av fröpunkter som definieras av användaren. Vi definierar en kostnadsfunktion baserad på Chan-Vese energifunktion. Modellen kan varieras och därför används gradientbaserade optimeringsalgoritmer för att hitta modellparametrarna.
Implicit parametrisk form modeller, nämligen disjunktiv normal form modeller, används för att lära sig representationer av celler korrekt, där tiden komplexitet ökar med densiteten av bilderna REF.
Disjunctive normal shape models
{'venue': '2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'journal': '2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}