Abstrakt. Segmentering är ett grundläggande problem i medicinsk bildanalys. Användningen av förkunskaper anses ofta ta itu med den dåliga situationen i processen. En sådan process består i att föra in alla utbildningsexempel i samma referensställning och sedan bygga statistik. Under inferens, pose parametrar uppskattas vanligtvis först, och sedan söker man en kompromiss mellan data-attraktion och modell-passning med den tidigare modellen. I detta dokument föreslår vi en ny högre ordning Markov Random Field (MRF) modell för att koda pose-invariant tidigare och utföra 3D segmentering av utmanande data. Metoden kodar datastöd i singleton termer som erhålls med hjälp av maskininlärning, och tidigare begränsningar i högre-order termer. En dubbel nedbrytningsbaserad inferensmetod används för att återställa den optimala lösningen. Lovande resultat på utmanande data som omfattar segmentering av vävnadsklasser i den humana skelettmuskeln visar metodens potential.
På liknande sätt behandlades samma mål med att modellera vävnads heterogenitet i REF, där en punktfördelningsmodell tillsammans med en högre ordning av Markovs slumpmässiga fält (MRF) modell användes för att representera vävnadsgränser.
N.: 3d knowledge-based segmentation using pose-invariant higher-order graphs
{'venue': 'Berlin / Heidelberg', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}