論文の概要: A kinetic approach to consensus-based segmentation of biomedical images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05226v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 09:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:59:18.692718
• Title: A kinetic approach to consensus-based segmentation of biomedical images
• Title（参考訳）: 生体画像のコンセンサスに基づくセグメンテーションの速度論的アプローチ
• Authors: Raffaella Fiamma Cabini, Anna Pichiecchio, Alessandro Lascialfari, Silvia Figini and Mattia Zanella
• Abstract要約: バイオメディカルセグメンテーション問題に有界信頼度コンセンサスモデルの運動バージョンを適用した。 システムの長時間の挙動は、代理のフォッカー・プランク法(英語版)の助けを借りて計算される。 2次元グレースケール画像の関連集合に対して導入されたセグメンテーション距離を最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we apply a kinetic version of a bounded confidence consensus model to biomedical segmentation problems. In the presented approach, time-dependent information on the microscopic state of each particle/pixel includes its space position and a feature representing a static characteristic of the system, i.e. the gray level of each pixel. From the introduced microscopic model we derive a kinetic formulation of the model. The large time behavior of the system is then computed with the aid of a surrogate Fokker-Planck approach that can be obtained in the quasi-invariant scaling. We exploit the computational efficiency of direct simulation Monte Carlo methods for the obtained Boltzmann-type description of the problem for parameter identification tasks. Based on a suitable loss function measuring the distance between the ground truth segmentation mask and the evaluated mask, we minimize the introduced segmentation metric for a relevant set of 2D gray-scale images. Applications to biomedical segmentation concentrate on different imaging research contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,バイオメディカルセグメンテーション問題に有界信頼度コンセンサスモデルの運動バージョンを適用した。 提案手法では、各粒子/画素の微視的状態に関する時間依存情報には、その空間位置と、システムの静的特性、すなわち各画素のグレーレベルを表す特徴が含まれている。 導入した微視的モデルから,模型の速度論的定式化を導出する。 システムの大きな時間的挙動は、準不変スケーリングで得られる代理フォッカー・プランク法(英語版)の助けを借りて計算される。 直接シミュレーションモンテカルロ法の計算効率を利用して,パラメータ同定タスクにおける問題のボルツマン型記述を行う。 基礎的真理セグメンテーションマスクと評価されたマスクとの間の距離を測定する適切な損失関数に基づいて、関連する2次元グレースケール画像のセグメンテーションメトリックを最小化する。 バイオメディカルセグメンテーションへの応用は、異なるイメージング研究の文脈に集中する。

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