SCOPUS
SCIE
Structured patch model for a unified automatic and interactive segmentation framework
저자
Park, Sang Hyun ; Lee, Soochahn ; Yun, Il Dong ; Lee, Sang Uk
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
297-312(16쪽)
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>We present a novel interactive segmentation framework incorporating a priori knowledge learned from training data. The knowledge is learned as a structured patch model (StPM) comprising sets of corresponding local patch priors and their pairwise spatial distribution statistics which represent the local shape and appearance along its boundary and the global shape structure, respectively. When successive user annotations are given, the StPM is appropriately adjusted in the target image and used together with the annotations to guide the segmentation. The StPM reduces the dependency on the placement and quantity of user annotations with little increase in complexity since the time-consuming StPM construction is performed offline. Furthermore, a seamless learning system can be established by directly adding the patch priors and the pairwise statistics of segmentation results to the StPM. The proposed method was evaluated on three datasets, respectively, of 2D chest CT, 3D knee MR, and 3D brain MR. The experimental results demonstrate that within an equal amount of time, the proposed interactive segmentation framework outperforms recent state-of-the-art methods in terms of accuracy, while it requires significantly less computing and editing time to obtain results with comparable accuracy.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> We present a new interactive segmentation framework based on structured patch model. </LI> <LI> The model consists of corresponding patch priors and their spatial distributions. </LI> <LI> The priors are transferred to appropriate locations according to user annotations. </LI> <LI> The priors and user annotation are simultaneously considered for robust segmentation. </LI> <LI> Seamless learning system is supported by directly adding the results to the model. </LI> </UL> </P> <P><B>Graphical abstract</B></P> <P>[DISPLAY OMISSION]</P>
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