Kurzfassung
Um die Multi-Atlas-Segmentierung der Leber zu beschleunigen, wurde ein Ansatz zur Vorauswahl der ähnlichsten Bilder nach affiner Registrierung untersucht. Die Auswahl der Datensätze wurden mit den Metriken Mean Squares Mutual Information und Normalized Correlation vorgenommen. Die Qualität der Selektion wurde nach der nicht-linearen Registrierung und anschließender Label-Fusion mit dem Dice-Koeffizienten bewertet. Es ergab sich eine Reduktionmöglichkeit der Anzahl der aufwändigen nicht-linearen Registrierung von 50% bis 70% bei gleichzeitiger Verbesserung der Segmentierungsqualität.
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Beuke, J., Mastmeyer, A., Fortmeier, D., Handels, H. (2014). Entwicklung und Vergleich von Selektionsstrategien zur atlasbasierten Segmentierung. In: Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54111-7_73
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