Kombination binärer Kontextfeatures mit Vantage Point Forests zur Multi-Organ-Segmentierung

Maximilian Blendowski, Mattias P. Heinrich

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.
OriginalspracheDeutsch
TitelBildverarbeitung für die Medizin 2017
Redakteure/-innenK.H. Maier-Hein, T.M. Deserno, H. Handels, T. Tolxdorff
Seitenumfang1
Herausgeber (Verlag)Springer Vieweg, Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum01.03.2017
Auflage1
Seiten24-24
ISBN (Print)978-3-662-54344-3
ISBN (elektronisch)978-3-662-54345-0
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 01.03.2017
VeranstaltungWorkshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2017
- Heidelberg, Deutschland
Dauer: 12.03.201714.03.2017

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