Automatisierte Objektextraktion mittels intervallgestützter Merkmalssuche in hierarchisch partitionierten Bildern
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Die Extraktion von Objekten aus medizinischen Bildern erfordert die Abbildung von Anwenderwissen in eine Extraktionsvorschrift, die derart verallgemeinerbar ist, das bei der automatisierten Anwendung auf eine Bildserie samtliche gesuchten Objekte detektiert werden. Zu diesem Zweck wird ein Bild in alle plausiblen Regionen partitioniert, und die Objekte anhand der charakteristischen Merkmale der resultierenden Regionen gesucht. Die dazu notwendige Formulierung der Suchanfragen in Form von Merkmalsintervallen erfolgt heuristisch durch den Anwender. Unterstutzt wird er durch eine intuitive Benutzeroberflache, die Zyklen aus Anfrageformulierung, Testen und erneuter Anfrageanpassung ermoglicht. Mit diesem Ansatz lassen sich heterogen ausgepragte biomedizinische Objekte detektieren. So ist die Extraktion von Metakarpalknochen aus einer Datenbank von 105 Handradiographien mit einem Recall von 0.6 und einer Precision von 0.53 moglich.
[1] James S. Duncan,et al. Synthesis of Research: Medical Image Databases: A Content-based Retrieval Approach , 1997, J. Am. Medical Informatics Assoc..
[2] Til Aach,et al. Formal extraction of biomedical objects by subgraph matching in attributed hierarchical region adjacency graphs , 2004, SPIE Medical Imaging.
[3] Thomas Martin Deserno,et al. Ein lokal-adaptives Ähnlichkeitsmaß als Kriterium der hierarchischen Regionenverschmelzung , 2004, Bildverarbeitung für die Medizin.