論文の概要: Lifting-based variational multiclass segmentation algorithm: design,
convergence analysis, and implementation with applications in medical imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04680v3
- Date: Mon, 18 Sep 2023 07:24:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 02:12:30.163800
- Title: Lifting-based variational multiclass segmentation algorithm: design,
convergence analysis, and implementation with applications in medical imaging
- Title（参考訳）: リフティングに基づく変異型マルチクラスセグメンテーションアルゴリズム:設計,収束解析および医療画像への応用
- Authors: Nadja Gruber, Johannes Schwab, Sebastien Court, Elke Gizewski, Markus
Haltmeier
- Abstract要約: 本稿では,特定の特性を示す複数の領域に分割する変動型マルチクラスセグメンテーション手法を提案し,解析し,実現する。
本手法は,異なるチャネルからのエネルギー関数結合情報を最小化することにより,セグメント領域を符号化する複数の関数を決定する。
実験の結果,提案手法は様々なシナリオで良好に動作することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose, analyze and realize a variational multiclass segmentation scheme
that partitions a given image into multiple regions exhibiting specific
properties. Our method determines multiple functions that encode the
segmentation regions by minimizing an energy functional combining information
from different channels. Multichannel image data can be obtained by lifting the
image into a higher dimensional feature space using specific multichannel
filtering or may already be provided by the imaging modality under
consideration, such as an RGB image or multimodal medical data. Experimental
results show that the proposed method performs well in various scenarios. In
particular, promising results are presented for two medical applications
involving classification of brain abscess and tumor growth, respectively. As
main theoretical contributions, we prove the existence of global minimizers of
the proposed energy functional and show its stability and convergence with
respect to noisy inputs. In particular, these results also apply to the special
case of binary segmentation, and these results are also novel in this
particular situation.
- Abstract（参考訳）: 与えられた画像を特定の特性を示す複数の領域に分割する変分多クラスセグメンテーションスキームを提案し,解析し,実現する。
異なるチャネルからのエネルギー汎関数結合情報を最小化することにより、セグメンテーション領域を符号化する複数の関数を決定する。
特定のマルチチャネルフィルタリングを用いて高次元の特徴空間に画像を持ち上げることで、またはRGB画像やマルチモーダル医療データなど、検討中の画像モダリティによって既に提供されることができる。
実験の結果,提案手法は様々なシナリオで有効であることがわかった。
特に,脳膿瘍の分類と腫瘍増殖の2つの医学的応用について有望な結果が得られた。
主な理論的貢献として、提案したエネルギー関数のグローバル最小化器の存在を証明し、ノイズ入力に対する安定性と収束性を示す。
特に、これらの結果はバイナリセグメンテーションの特殊な場合にも当てはまり、この特定の状況においてもこれらの結果は新規である。
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