Abstract-I detta dokument tar vi itu med det svåra problemet med parameter-finding i bildsegmentering. Vi ersätter en tråkig manuell process som ofta bygger på gissningsarbete och tur med ett principfast tillvägagångssätt som systematiskt utforskar parameterutrymmet. Vår kärnidé är följande tvåstegsteknik: Vi börjar med en gles provtagning av parameterutrymmet och tillämpar en statistisk modell för att uppskatta svaret av segmenteringsalgoritmen. Den statistiska modellen innehåller en modell av osäkerhet i den uppskattning som vi använder i samband med den faktiska uppskattningen (visuellt) som vägleder användaren mot områden som behöver förfinas genom att placera ytterligare urvalspunkter. I det andra steget navigerar användaren genom parameterutrymmet för att bestämma områden där responsvärdet (godheten i segmenteringen) är högt. I vår undersökning förlitar vi oss på befintliga mark-sanning bilder för att utvärdera "godheten" av en bild segmentering teknik. Vi utvärderar dess användbarhet genom att demonstrera denna teknik på två bildsegmenteringsalgoritmer: en tre parametermodell för att detektera mikrotubules i elektrontomogram och en åtta parametermodell för att identifiera funktionella regioner i dynamisk Positron Emission Tomografi skannar. Index Terms-Parameter prospektering, Bildsegmentering, Gaussian Process Model. För visuell analys behöver bilddata ofta segmenteras. Segmentering avser processen för att dela upp bilden i flera segment, dvs. Uppsättningar av bildpunkter eller voxlar, som bildar sammanhängande och semantiskt meningsfulla regioner. Om var och en av dessa regioner markeras med en unik identitetsbeteckning betyder bildsegmentering endast märkning av pixlar eller voxlar. I biomedicinsk avbildning, där bilder förvärvas med hjälp av någon form av tomografi eller mikroskopi, segmenterade regioner kan motsvara anatomiska strukturer i fallet med icke-funktionell avbildning, och till regioner med specifik fysiologisk aktivitet i fallet med funktionell avbildning. Under de senaste åren har en mängd olika halv- och helautomatiska tekniker utvecklats för att ta itu med segmenteringsproblemet [32]. Men även de nuvarande toppmoderna tillvägagångssätten räcker inte för att ge en "silverkula" för bildsegmentering. Detta har flera skäl. Ett skäl är att problemet med segmenteringen, med tanke på bilden, inte är väldefinierat; det beror i själva verket på tillämpningen av vilka regioner som är semantiskt meningsfulla. En annan orsak är att på grund av olika bildnedbrytningsfaktorer såsom lågt signal-till-brusförhållande, avbildning artefakter, partiella volymeffekter och formvariabilitet, måste olika typer av förkunskaper inkluderas. Dessutom är majoriteten av de befintliga segmenteringsmetoderna beroende av och känsliga för att ställa in ett antal parametrar. Till exempel innehåller de flesta algoritmer viktningsparametrar mellan flera konkurrerande bilddrivna eller tidigare drivna kostnadstermer i ett försök att efterlikna expertanvändares kognitiva kapacitet (t.ex. radiologer för medicinska bilder). En bra parameterinställning hittas vanligtvis genom en manuell försöks- och felprocedur. Segmenteringsalgoritmutvecklaren börjar med en viss parameterkonfiguration och kontrollerar sedan om det finns ett kvalitets- eller responsmått på den slutliga segmenteringen mätt mot en sanningsbild på marken där korrekt segmentering är tillgänglig. Om segmenteringskvaliteten inte är tillfredsställande kommer en annan parameterkonfiguration att testas. Detta är en tröttsam, tidskrävande och felbenägen uppgift. Dessutom, när en bra parameter inställning hittas utvecklaren sedan går på (med hjälp av uppsättningen av funna parametrar) för att tillämpa algoritmen på bilder utan en marksanning. Eftersom utvecklaren inte har något sammanhang för utrymmet runt dessa ideala parametrar har de ingen verklig uppfattning om tillämpligheten på andra datauppsättningar. I detta dokument föreslår vi ett visuellt analysverktyg för att systematiskt undersöka den multidimensionella parameterrymd som påverkar kvaliteten på bildsegmenteringsalgoritmer. Vi antar en statistisk modell känd som en Gaussisk processmodell för att interpolera svarsvärdena med tanke på en provtagning av parameterutrymmet. Vi använder sedan en interaktiv visualisering för att möjliggöra utforskning och förfining av parameterutrymmet. Det föreslagna verktyget kan tillämpas på alla helt automatiska segmenteringsalgoritmer som styrs av ett antal kvantifierbara parametrar och ett kvalitetsmått för de erhållna resultaten. Illustrationsalgoritmer för bildsegmentering är vanligtvis hemsökta av en uppsjö av olika inställningsparametrar. Konceptuellt skiljer vi modellparametrar från algoritmiska parametrar.
Referensreferensreferensen tar upp problemet med parametersökning i bildsegmentering genom att visuellt vägleda användaren mot områden som behöver förfinas, i ett glest urval av parameterutrymme, genom att placera ytterligare provtagningspunkter.
Tuner: Principled Parameter Finding for Image Segmentation Algorithms Using Visual Response Surface Exploration
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}