Förmågan att automatiskt segmentera en bild i olika regioner är en kritisk aspekt i många visuella bearbetningsapplikationer. Eftersom felaktigheter ofta finns i automatisk segmentering, manuell segmentering är nödvändigt i vissa tillämpningsområden för att korrigera misstag, såsom krävs i återuppbyggnaden av neuronala processer från mikroskopiska bilder. Målet med det automatiserade segmenteringsverktyget är traditionellt att producera segmenteringen av högsta kvalitet, där kvaliteten mäts genom likheten med den faktiska marksanningen, för att minimera volymen av den manuella korrigering som krävs. Den manuella korrigeringen är i allmänhet mer tidskrävande än automatisk segmentering, vilket ofta gör hanteringen av stora bilder svåråtkomlig. Därför föreslår vi ett mer relevant mål: att minimera vändningstiden för automatiserad/manuell segmentering samtidigt som man uppnår en nivå av likhet med marksanning. Det är inte alltid nödvändigt att inspektera varje aspekt av en bild för att generera en användbar segmentering. Därför föreslår vi en strategi för att styra manuell segmentering till de mest osäkra delarna av segmenteringen. Våra bidrag inkluderar 1) en probabilistisk åtgärd som utvärderar segmentering utan grundsanning och 2) en metod som utnyttjar dessa probabilistiska åtgärder för att avsevärt minska manuell korrigering samtidigt som segmenteringskvaliteten bibehålls.
Plaza m.fl. REF syftade till att minimera den manuella korrigeringen och segmenteringstiden genom att föreslå en probabilistisk metod för att minska manuell korrigering, men utan att förlora segmenteringskvaliteten.
Minimizing Manual Image Segmentation Turn-Around Time for Neuronal Reconstruction by Embracing Uncertainty
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}