論文の概要: RefLSM: Linearized Structural-Prior Reflectance Model for Medical Image Segmentation and Bias-Field Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07191v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 06:06:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.729726
• Title: RefLSM: Linearized Structural-Prior Reflectance Model for Medical Image Segmentation and Bias-Field Correction
• Title（参考訳）: RefLSM:医療画像分割とバイアスフィールド補正のための線形化構造パラメータ反射モデル
• Authors: Wenqi Zhao, Jiacheng Sang, Fenghua Cheng, Yonglu Shu, Dong Li, Xiaofeng Yang,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための新しい変動反射型レベルセットモデル(RefLSM)を提案する。 RefLSMはRetinexにインスパイアされた反射率分解をセグメンテーションフレームワークに明示的に統合する。 RefLSMは,最先端レベル設定法と比較して,セグメンテーション精度,ロバスト性,計算効率が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.716406019360441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation remains challenging due to intensity inhomogeneity, noise, blurred boundaries, and irregular structures. Traditional level set methods, while effective in certain cases, often depend on approximate bias field estimations and therefore struggle under severe non-uniform imaging conditions. To address these limitations, we propose a novel variational Reflectance-based Level Set Model (RefLSM), which explicitly integrates Retinex-inspired reflectance decomposition into the segmentation framework. By decomposing the observed image into reflectance and bias field components, RefLSM directly segments the reflectance, which is invariant to illumination and preserves fine structural details. Building on this foundation, we introduce two key innovations for enhanced precision and robustness. First, a linear structural prior steers the smoothed reflectance gradients toward a data-driven reference, providing reliable geometric guidance in noisy or low-contrast scenes. Second, a relaxed binary level-set is embedded in RefLSM and enforced via convex relaxation and sign projection, yielding stable evolution and avoiding reinitialization-induced diffusion. The resulting variational problem is solved efficiently using an ADMM-based optimization scheme. Extensive experiments on multiple medical imaging datasets demonstrate that RefLSM achieves superior segmentation accuracy, robustness, and computational efficiency compared to state-of-the-art level set methods.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、強度の不均一性、ノイズ、ぼやけた境界、不規則な構造のために依然として困難である。 従来のレベルセット法は、ある場合において有効であるが、しばしば近似バイアス場推定に依存するため、厳しい非一様撮像条件下では苦労する。 これらの制約に対処するため,RefLSM(RefLSM)を新たに提案し,Retinexにインスパイアされたリフレクタンス分解をセグメンテーションフレームワークに明示的に統合する。 観察された画像を反射率とバイアス場成分に分解することで、RefLSMは反射率を直接分割する。 この基盤の上に構築され、精度と堅牢性を高めるための2つの重要なイノベーションを導入します。 第一に、線形構造先行制御は、データ駆動参照に向けて滑らかな反射率勾配を制御し、ノイズや低コントラストシーンにおける信頼性の高い幾何学的ガイダンスを提供する。 第2に、緩和されたバイナリレベルセットがRefLSMに埋め込まれ、凸緩和とサインプロジェクションによって強制され、安定な進化をもたらし、再初期化誘起拡散を避ける。 結果の変動問題をADMMに基づく最適化手法を用いて効率的に解く。 複数の医用画像データセットに対する大規模な実験により、RefLSMは最先端のレベル設定法に比べてセグメンテーション精度、堅牢性、計算効率が優れていることが示された。

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