I detta dokument föreslår vi en robust adaptiv regionsegmenteringsalgoritm för bullriga bilder, inom ett Bayesianskt ramverk. En multiupplösning implementation av algoritmen utförs med hjälp av en wavelets bas och kan användas för att behandla både 2D- och 3D-data. I detta arbete fokuserar vi på algoritmens adaptiva karaktär och diskuterar hur global och lokal statistik kan användas i segmenteringsprocessen. Vi föreslår en förbättring av anpassningsförmågan genom att införa en förbättring för att kontrollera segmenteringsprocessens adaptiva egenskaper. Detta sker i form av en viktningsfunktion som redovisar både lokal och global statistik och införs i minimeringen. En ny formulering av segmenteringsproblemet gör att vi kan kontrollera det effektiva bidraget från varje statistisk komponent. Segmenteringsalgoritmen demonstreras på syntetiska data, 2D bröst ultraljudsdata och på ekokardiografiska sekvenser ð2D en. En utvärdering av den föreslagna algoritmens prestanda presenteras också.
REF De använder en viktningsfunktion som tar hänsyn till både lokal och global statistik under segmenteringsprocessen.
Segmentation of ultrasound images––multiresolution 2D and 3D algorithm based on global and local statistics
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}