histopatologi för rutinmässiga kliniska tillämpningar. Den icke-invasiva karaktären hos dessa optiska "biopsi" tekniker, dock innebär svårigheten att identifiera tidigare besökta biopsi platser, särskilt för övervakning undersökningar. Detta papper presenterar en ny region-matchning metod för smalband endoskopi för att underlätta omrikta den optiska biopsi platser. Uppgiften att matcha sparse affine covariant bild regioner modelleras i en Markov Random Field (MRF) ram. Den föreslagna modellen omfattar utseendebaserade regionala likheter samt rumsliga korrelationer mellan angränsande regioner. Framför allt införs en geometrisk begränsning som är robust för avvikelser i relativ positionering av de upptäckta regionerna. I den föreslagna modellen utvärderas utseendet och geometriska begränsningar i samma utrymme (fotometri), vilket möjliggör en sömlös integrering i MRF:s objektiva funktion. Metodens prestanda jämfört med den befintliga tekniken utvärderas både i invivo- och simuleringsdata med varierande nivåer av visuell komplexitet.
Till exempel presenterade Ref en regionmatchningsmetod baserad på Markovs slumpmässiga fält.
Probabilistic Region Matching in Narrow-Band Endoscopy for Targeted Optical Biopsy
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}