Abstract-Today, etikettfusion metoder har främst förlitat sig på antingen globala [t.ex. samtidig sanning och prestanda nivåuppskattning (STAPLE), globalt viktad röst] eller voxelwise (t.ex. lokalt viktad röst) prestanda modeller. Optimaliteten i den statistiska fusionsramen beror på giltigheten av den stokastiska modellen av hur en taxer felar (dvs., märkningsprocessen modellen). Hittills har strategier tenderat att fokusera på de extrema potentiella modellerna. Här föreslår vi en utvidgning till STAPLE-metoden för att sömlöst redovisa rumsligt varierande prestanda genom att utöka prestandanivåparametrarna för att ta hänsyn till ett smidigt, voxelwise prestationsnivåfält som är unikt för varje taxare. Detta tillvägagångssätt, Spatial STAPLE, ger betydande förbättringar jämfört med toppmoderna fusionsalgoritmer i både simulerade och empiriska datamängder. Index Terms-Multi-atlas segmentering, rater modeller, samtidig sanning och prestanda nivåuppskattning (STAPLE), rumslig STAPLE, statistisk fusion.
I REF föreslås att man lägger till en jämnhetsbegränsning till den uppskattade kartan över rumsligt varierande prestanda för varje registrerad atlas.
Formulating Spatially Varying Performance in the Statistical Fusion Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}