Download 3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle: by Sebastian T. Gollmer PDF

By Sebastian T. Gollmer

ISBN-10: 3658098104

ISBN-13: 9783658098100

Sebastian T. Gollmer entwickelt neue Methoden und Algorithmen für die Erstellung statistischer Formmodelle, die Formmodellierung und die formmodellbasierte Bildsegmentierung. Der Autor diskutiert ihre Vorteile gegenüber den jeweils etablierten Verfahren aus der Literatur und evaluiert den generellen Einfluss dieser drei Aspekte auf die erzielbare Segmentierungsgenauigkeit. Letzteres erfolgt sowohl unter Verwendung neu entwickelter und etablierter Evaluierungsverfahren als auch im Rahmen realer Anwendungen. Von besonderer praktischer Relevanz zeigen sich dabei die exzellenten, mit einem neuen vollautomatischen Algorithmus erzielten Ergebnisse für die Unterkiefersegmentierung.

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1 am Beispiel der Leber gezeigt, dass sowohl für die mit Gl. 2) berechnete Korrespondenzgüte als auch die analog bestimmte Segmentierungsgüte eine deutliche Überlegenheit der MDL-Korrespondenzen festzustellen ist (Abb. 1(a),(b)). Diese fällt bei der Segmentierung ungesehener Daten geringer aus, hier überlappen sich die auch als Stichprobenfehler bezeichneten Standardfehler von MDL und Distmin teilweise (Abb. 1(c)). 1 wurde das von Davies vorgeschlagene Maß für die Spezifität eingeführt (Gl. 1)), welches sich auf die dem SFM zugrundeliegende Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion bezieht.

24) vorgeschlagen. Hierbei ist Δ die Kodierungsgenauigkeit der Daten, R deren maximale räumliche Ausdehnung und f (ns ,Δ,R) eine von diesen Variablen abhängige, jedoch für einen gegebenen Datensatz und eine bestimmte Codierungsgenauigkeit konstante Funktion. 25) über dem Wertbereich [Δmin , Δmax ] ausgewertet wird [68]. Für die Herleitung und weitergehende Diskussion von LMDL (Gl. 24)) sowie der vollständigen MDL-Zielfunktion [73] und der jeweiligen Parameter sei auf [66, 70, 73] verwiesen. Die Berechnung der Beschreibungslänge ist vergleichsweise kompliziert und aufwändig (s.

H. artefaktbehaftete) Parametrisierung als potenzielle Ursache für eine mangelhafte Korrespondenzgüte identifiziert werden. 3 Formbasierte Metriken Wie bereits erwähnt, hat die in Gl. 1) bzw. 2) für die Berechnung der Spezifität bzw. Generalisierungsfähigkeit verwendete Distanzfunktion D : X × X → R eine entscheidende Bedeutung. B. B. : sum of squared differences) bzw. : mean absolute distance) zum Einsatz kommen, lassen sich auf diese Weise lediglich Formvektoren, jedoch nicht die durch die Formvektoren repräsentierten Formen vergleichen.

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