Neřízená segmentace

Podstatou výsledku je návrh nové metody vyhodnocování mamogramů pomocí lokálního statistického modelu. Výsledkem zpracování mamogramu je věrohodnostní transformace původního mamogramu, na které jsou zvýrazněna neobvyklá místa se zvýšenou pravděpodobností výskytu patologických změn.

Inovační aspekty

Neřízené segmentační metody jsou intenzivně testovány na Pražském segmentačním benchmarku při použití běžných segmentačních kriterií. Výsledky těchto komplexních testů ukazují, že naše metody předčí některé publikované alternativní segmentační metody textur, videa, nebo hloubkových map.

Všechny metody nepředpokládají apriorní znalost trénovacích množin ani počtu tříd. Metody jsou numericky efektivní a mohou se použít na velká obrazová data.

Metody segmentace mamogramů jsme rozsáhle ověřovali na rozsáhlé databázi digitálních roentgenových mamogramů Digital Database for Screening Mammography (DDSM) z University of South Florida a také na Prague Texture Segmentation Benchmarku.

Přínosy

Segmentace je základní proces, který rozděluje datový prostor na smysluplné charakteristické podprostory a tím i zjednodušuje jejich následné matematické modelování, kompresi, interpretaci nebo analýzu obrazové scény v množství nejrůznějších praktických aplikací. Segmentace je základem i pro systémy vyhledávání obrazu podle jeho obsahu (Content-based image retrieval - CBIR) aplikované na reálné scény, automatickou tvorbu modelů virtuální reality, bezpečnostní systémy a četné diagnostické systémy v medicíně.

Dokumentace

Design downloaded from Free Templates - your source for free web templates