Bildsegmenteringsmetoder inkluderar vanligtvis svaga regelbundenhetsförhållanden såsom gränslängd eller krökningstermer, eller använda forminformation. Högnivåinformation såsom ett önskat område eller volym, eller en viss topologi är endast implicit specificerad. I detta dokument utvecklar vi en segmenteringsmetod med tydliga gränser för det segmenterade området. Områdesbegränsningar möjliggör ett mjukt urval av meningsfulla lösningar, och kan motverka krympande bias av längdbaserad legalisering. Vi analyserar de inneboende problemen med konvexa avslappningar som föreslås i litteraturen för segmentering med storleksbegränsningar. Därför formulerar vi område-konstruerad segmentering uppgift som ett blandat heltal program, föreslå en gren och bunden metod för exakt minimering, och använda konvex avkopplingar för att få de nödvändiga lägre energigränser på kandidatlösningar. Vi tillhandahåller också ett numeriskt system för att lösa de konvexa underproblemen. Vi demonstrerar metoden för segmenteringar av vesiklarna från elektrontomografibilder.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF löste de två regionsegmenteringsproblemet med volymbegränsningar med hjälp av en gren och bunden metod.
Segmentation with area constraints
{'venue': 'Medical Image Analysis', 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}