Uppgiften att segmentera lungfälten, hjärtat, och nyckelbenen i standard bakre och främre bröst röntgenbilder beaktas. Tre övervakade segmenteringsmetoder jämförs: aktiva formmodeller, aktiva utseendemodeller, båda först föreslagna av Cootes et al. [1] och en multiupplöst pixelklassificeringsmetod som använder en flerskalig filterbank av Gaussianderivat och en k-nearest-neighbors-klassificerare. Metoderna har testats på en allmänt tillgänglig databas med 247 bröstradiografer, där alla objekt har varit manuellt segmenterade av två mänskliga observatörer. En parameteroptimering för modeller med aktiv form presenteras, och det visas att denna optimering avsevärt förbättrar prestandan. Det visas att standardmodellen för aktivt utseende fungerar dåligt, men stora förbättringar kan uppnås genom att man inkluderar områden utanför objekten i modellen. För lungfält segmentering, alla metoder fungerar bra, med pixel klassificering ger de bästa resultaten: en parad t-test visade ingen signifikant prestandaskillnad mellan pixel klassificering och en oberoende människa observatör. För hjärtsegmentering fungerar alla metoder på ett jämförbart sätt, men betydligt värre än en mänsklig iakttagare. Klavicle segmentering är ett svårt problem för alla metoder; bästa resultat uppnås med aktiva form modeller, men mänskliga prestanda är betydligt bättre. Dessutom undersöks flera hybridsystem. För hjärtsegmentering, där de separata systemen fungerar jämförbart, kan betydligt bättre prestanda uppnås genom att kombinera resultaten med majoritetsomröstning. Som en applikation, den cardio-thoracic förhållandet beräknas automatiskt från segmenteringen resultat. Bland och Altman tomter indikerar att alla metoder fungerar bra jämfört med guld standarden, med konfidensintervall från pixel klassificering och aktivt utseende modellering mycket nära en mänsklig observatör. Alla resultat, inklusive manuella segmenteringar, har gjorts tillgängliga för allmänheten för att underlätta framtida jämförande studier.
Tre övervakade segmenteringsmetoder för lungsegmentering jämförs i REF: modeller för aktiv form, modeller för aktivt utseende och en multiupplöst pixelklassificeringsmetod som använder en flerskalig filterbank av Gaussianderivat och en k-nearest-grannar klassificering.
Segmentation of anatomical structures in chest radiographs using supervised methods : a comparative study on a public database Revised version
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}