Abstrakt. Strukturella segmenteringar av hjärnans MRI kan genereras genom att föröka manuellt märkta atlasbilder från ett arkiv till ett frågeobjekt och kombinera dem. Denna metod har visat sig vara robust, konsekvent och allt mer exakt med ökande antal klassificeringar. Det överträffar standardatlas-baserad segmentering men lider dock av skalproblem när antalet atlaser är stort. För ett stort arkiv och ett särskilt frågeämne är en urvalsstrategi för att identifiera bra klassificeringar ett sätt att ta itu med skalproblem. I detta arbete presenteras och jämförs olika klassificeringsstrategier som tillämpas på en grupp på 275 försökspersoner med manuellt märkta MRT-bilder i hjärnan. Vi approximerar en övre gräns för noggrannheten eller överlappningen som kan uppnås för en viss struktur i ett visst ämne och jämför detta med den noggrannhet som erhålls genom klassificeringsval. De olika klassificeringsstrategiernas noggrannhet bedöms också mot bakgrund av fördelningen av överlappningar som genereras av slumpmässiga grupper av klassificeringar.
I REF jämförs olika klassificeringsstrategier, som tillämpas på en grupp på 275 försökspersoner med manuellt märkt MRT i hjärnan.
Classifier selection strategies for label fusion using large atlas databases
{'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']}