Abstrakt. I detta dokument föreslås ett nytt ramverk för bildsegmentering genom en enhetlig modellbaserad och pixeldriven integrerad grafisk modell. Förkunskaper uttrycks genom deformation av en diskret modell som består av att sönderdela formen av intresse i en uppsättning av högre ordning cliques (triplets). Sådan nedbrytning gör det möjligt att införa regiondriven bildstatistik samt pose-invariant (dvs. översättning, rotation och skala) begränsningar vars ackumulering inför globala deformation begränsningar på modellen. Regionala trianglar är förknippade med bildpunkter märkning som syftar till att skapa konsekvens mellan modellen och bildutrymmet. Den föreslagna formuleringen är pose-invariant, kan integrera regional statistik på ett naturligt och effektivt sätt samtidigt som man kan ta fram lösningar som inte är observerade under utbildningen. Det utmanande problemet med taggad hjärt MR-bildsegmentering används för att visa metodens prestandapotential.
REF föreslog en pose-invariant pixel-märkning segmentering metod genom att införliva en diskret form modell via en uppsättning högre ordning klichéer.
Joint Model-Pixel Segmentation with Pose-invariant Deformable Graph-Priors
{'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']}