Vi studerar den utbredda, men sällan diskuterade, tendensen till atlasbaserad segmentering till undersegmentering av intresseorganen. Vanligen använda felåtgärder skiljer inte mellan under- och översegmentering, vilket bidrar till problemet. Vi kvantifierar uttryckligen över- och undersegmentering i flera typiska exempel och presenterar en ny hypotes för orsaken. Vi ger bevis för att segmentering av endast ett organ av intresse och sammanslagning av alla omgivande strukturer till en etikett skapar partiskhet mot bakgrund av de uppskattningar av etiketten som atlasen föreslår. Vi föreslår en generativ modell som korrigerar för denna effekt genom att lära bakgrundsstrukturer från data. Slutledning i modellen separerar bakgrunden till distinkta strukturer och förbättrar följaktligen segmenteringsnoggrannheten. Våra experiment visar på en tydlig förbättring i flera tillämpningar.
Märkningsförfining baserad på hypotesen om atlasbaserad undersegmentering föreslogs i REF.
Atlas-Based Under-Segmentation