Multi-atlas segmentering (MAS), först introduceras och populariseras av banbrytande arbete Rohlfing, Brandt, Menzel och Maurer Jr (2004), Klein, Mensh, Ghosh, Tourville och Hirsch (2005), och Heckemann, Hajnal, Aljabar, Rueckert och Hammers (2006), blir en av de mest använda och framgångsrika bildsegmentering tekniker i biomedicinska tillämpningar. Genom att manipulera och utnyttja hela datauppsättningen av "atlaser" (utbildningsbilder som tidigare har märkts, t.ex. manuellt av en expert), snarare än någon modellbaserad genomsnittlig representation, MAS har flexibiliteten att bättre fånga anatomisk variation, vilket ger överlägsen segmenteringsnoggrannhet. Denna fördel kommer dock vanligtvis till en hög beräkningskostnad. Den senaste tidens framsteg inom hårdvara och programvara för bildbehandling har varit avgörande för att ta itu med denna utmaning och underlättat ett brett antagande av MAS. Idag har MAS kommit långt och tillvägagångssättet omfattar ett brett utbud av sofistikerade algoritmer som använder idéer från bland annat maskininlärning, probabilistisk modellering, optimering och datorseende. I denna rapport presenteras en undersökning av publicerade MAS-algoritmer och studier som har tillämpat dessa metoder på olika biomedicinska problem. Genom att skriva denna undersökning har vi tre tydliga mål. Vårt främsta mål är att dokumentera hur MAS ursprungligen skapades, senare utvecklades, och nu relaterar till alternativa metoder. För det andra är detta dokument avsett att vara en detaljerad hänvisning till tidigare forskningsverksamhet i MAS, som i stort sett sträcker sig över ett decennium (2003–juni 2014) och medför nya metodologiska utvecklingar och tillämpningsspecifika lösningar. Slutligen är vårt mål att också presentera ett perspektiv på framtiden för MAS, som vi tror kommer att vara en av de dominerande strategierna inom biomedicinsk bildsegmentering.
För en omfattande undersökning av fleratlassegmenteringsmetoder och deras tillämpningar, se REF.
Multi-Atlas Segmentation of Biomedical Images: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}