Abstract
Verfahren zur automatischen Multi-Organ-Segmentierung in medizinischen Bildvolumina beruhen häufig auf annotierten Daten eines Patientenkollektivs (Atlas) und deren Anpassung z.B. durch zeitintensive nichtlineare Registrierung [1]. Bei der MICCAI 2016 Konferenz [2] stellten wir ein registrierungsfreies Framework für die übertragung von Vorwissen in Form von segmentierten Trainingsdaten auf ungesehene Patienten mit Hilfe eines neuen starken Klassifizierer vor: dieVantage Point Forests (VPF). Ähnlich zu Random Decision Forests (RDF) werden schnelle Berechnungszeiten von wenigen Sekunden erreicht.
Originalsprache | Deutsch |
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Titel | Bildverarbeitung für die Medizin 2017 |
Redakteure/-innen | K.H. Maier-Hein, T.M. Deserno, H. Handels, T. Tolxdorff |
Seitenumfang | 1 |
Herausgeber (Verlag) | Springer Vieweg, Berlin Heidelberg |
Erscheinungsdatum | 01.03.2017 |
Auflage | 1 |
Seiten | 24-24 |
ISBN (Print) | 978-3-662-54344-3 |
ISBN (elektronisch) | 978-3-662-54345-0 |
DOIs | |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 01.03.2017 |
Veranstaltung | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2017 - Heidelberg, Deutschland Dauer: 12.03.2017 → 14.03.2017 |