Abstract-karakterisera prestanda bildsegmentering metoder har varit en ihållande utmaning. Prestandaanalys är viktig eftersom segmenteringsalgoritmer ofta har begränsad noggrannhet och precision. Interaktiv ritning av den önskade segmenteringen av mänskliga mätare har ofta varit den enda godtagbara metoden, men lider ändå av intra-rater och inter-rater variabilitet. Automatiserade algoritmer har sökts för att ta bort den variation som införs av mätare, men sådana algoritmer måste bedömas för att säkerställa att de är lämpliga för uppgiften. Prestanda hos mätare (humana eller algoritmiska) som genererar segmenteringar av medicinska bilder har varit svårt att kvantifiera på grund av svårigheten att erhålla eller uppskatta en känd sann segmentering för kliniska data. Även om fysiska och digitala fantomer kan konstrueras för vilka marksanning är känd eller lätt att uppskatta, reflekterar sådana fantomer inte helt kliniska bilder på grund av svårigheten att konstruera fantomer som reproducerar hela skalan av bildegenskaper och normal och patologisk anatomisk variabilitet som observerats i kliniska data. Jämförelse med en samling segmenteringar av taxare är ett attraktivt alternativ eftersom det kan utföras direkt på relevanta kliniska avbildningsdata. Den lämpligaste åtgärden eller uppsättningen åtgärder för att jämföra sådana segment har dock inte förtydligats och flera åtgärder används i praktiken. Vi presenterar här en förväntan-maximering algoritm för samtidig sanning och prestanda nivåuppskattning (STAPLE). Algoritmen beaktar en samling segmenteringar och beräknar en probabilistisk uppskattning av den verkliga segmenteringen och ett mått på den prestandanivå som representeras av varje segmentering. Källan till varje segmentering i samlingen kan vara en lämpligt utbildad mänsklig taxerare eller taxerare, eller kan vara en automatiserad segmenteringsalgoritm. Den probabilistiska uppskattningen av den verkliga segmenteringen görs genom att uppskatta en optimal kombination av segmenteringarna och vikta varje segmentering Manuscript mottagen 29 januari 2004; reviderad 15 mars 2004. Detta arbete stöddes delvis av Whitaker Foundation, delvis av National Institutes of Health (NIH) inom ramen för Grant R21 MH67054, Grant R01 LM007861, Grant P41 RR13218, Grant P01 CA67165, Grant R01 AG19513, Grant R01 CA86879, Grant R01 NS35142, Grant R33 CA99015, och Grant R21 CA89449, och delvis av ett pris från Centrum för integration av medicin och innovativ teknik. Den biträdande redaktören med ansvar för att samordna granskningen av detta dokument och rekommendera dess publicering var M. A. Viergever.
Warfield m.fl. I REF föreslås en metod för att maximera förväntningarna vid namn STAPLE för kombinationen av bildsegmentörer.
Simultaneous truth and performance level estimation (STAPLE): an algorithm for the validation of image segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}