Vi föreslår en ny metod, adaptiv lokal fönster, för att förbättra nivåuppsättning segmentering teknik. Fönstret beräknas separat för varje konturpunkt, över iterationer av segmenteringsprocessen och för varje enskilt objekt. Vår metod tar hänsyn till objektskalan, den rumsliga strukturen och förändringarna i energifunktionaliteten över iterationer. Global och lokal statistik beaktas genom att beräkna flera grå nivå co-occurence matriser. Vi demonstrerar förmågan hos metoden inom området medicinsk avbildning för segmentering 233 bilder med leverlesioner. För att illustrera styrkan i vår metod, dessa lesioner undersöktes antingen av Computed Tomography eller Magnetic Resonance Imaging. Dessutom analyserade vi bilder med hjälp av tre olika energimodeller. Vi jämförde vår metod med en global nivåuppsättning segmentering, till en lokal ram som använder fördefinierade fasta fyrkantiga fönster och till en lokal region-skalbar monteringsmodell. Resultaten visar att vår föreslagna metod överträffar de andra metoderna i form av överenskommelse med manuell märkning och beroende av konturinitiering eller den energimodell som används. Vid komplexa lesioner, såsom lesioner med låg kontrast, heterogena lesioner eller lesioner med bullrig bakgrund, visar vår metod signifikant bättre segmentering med en förbättring på 0,25 ± 0,13 i Dice likhetskoefficient, jämfört med toppmoderna fasta lokala fönster (Wilcoxon, p < 0,001).
I vårt tidigare arbete REF presenterade vi en ny metod för att definiera det lokala fönstret adaptivt utan beroende av en rad indatastorlekar.
Adaptive local window for level set segmentation of CT and MRI liver lesions
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}