論文の概要: A Characteristic Function-based Algorithm for Geodesic Active Contours

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00525v2
• Date: Fri, 7 May 2021 14:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 23:56:25.294447
• Title: A Characteristic Function-based Algorithm for Geodesic Active Contours
• Title（参考訳）: 測地能動輪郭に対する特徴関数に基づくアルゴリズム
• Authors: Jun Ma, Dong Wang, Xiao-Ping Wang, Xiaoping Yang
• Abstract要約: 本稿では,特徴関数を用いてその輪郭を暗黙的に表現し,測地線のアクティブな輪郭に新たな表現を提案する。 反復畳み込み保持法(ICTM)と呼ばれる効率的なアルゴリズムを導出する。 さらに、ICTMはレベルセットベースの手法の最も望ましい特徴を享受している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.261573913658175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Active contour models have been widely used in image segmentation, and the level set method (LSM) is the most popular approach for solving the models, via implicitly representing the contour by a level set function. However, the LSM suffers from high computational burden and numerical instability, requiring additional regularization terms or re-initialization techniques. In this paper, we use characteristic functions to implicitly represent the contours, propose a new representation to the geodesic active contours and derive an efficient algorithm termed as the iterative convolution-thresholding method (ICTM). Compared to the LSM, the ICTM is simpler and much more efficient. In addition, the ICTM enjoys most desired features of the level set-based methods. Extensive experiments, on 2D synthetic, 2D ultrasound, 3D CT, and 3D MR images for nodule, organ and lesion segmentation, demonstrate that the proposed method not only obtains comparable or even better segmentation results (compared to the LSM) but also achieves significant acceleration.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションではアクティブな輪郭モデルが広く用いられており、レベルセット法(LSM)は、レベルセット関数によって輪郭を暗黙的に表現することで、モデルを解くための最も一般的な手法である。 しかし、LSMは高い計算負担と数値不安定に悩まされ、さらなる正規化条件や再初期化技術が必要になる。 本稿では,特徴関数を用いて輪郭を暗黙的に表現し,測地活動輪郭に対する新しい表現を提案し,反復的畳み込み保持法(ICTM)と呼ばれる効率的なアルゴリズムを導出する。 LSMと比較すると、ICTMはよりシンプルで効率的である。 さらに、ICTMはレベルセットベースの手法の最も望ましい特徴を享受している。 2D 合成, 2D 超音波, 3D CT, 3D MR 画像による結節, 臓器, 病変のセグメンテーションに関する大規模な実験により, 提案手法は, 同等あるいはそれ以上のセグメンテーション結果(LSMとの比較)を得るだけでなく, 大幅な加速も達成できることを示した。

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