Embed Size (px)
Citation preview
Сегментация медицинских изображений спомощью геодезических алгоритмов
Юрий Баданин Олег Пьяных PhD
НИУ ВШЭ
30 июня 2014
Высшая школа экономики, Москва, 2014 ,www.hse.ru
Содержание
Описание задачи
Основные результаты
Описание алгоритма
Заключение и последующая работа
Содержание
Описание задачи
Основные результаты
Описание алгоритма
Заключение и последующая работа
Измерение объема по томографическимизображениям
Сегментация
Томографические изображения
Сегментация томографических изображений
Шум в изображениях
Неразличимые области
Интерактивная сегментация
Изображения
Размеры изображений, до
512 × 512 × 512 ≈ 1.28 ⋅ 108
Размер накладывает ограничения по сложности алгоритма
Содержание
Описание задачи
Основные результаты
Описание алгоритма
Заключение и последующая работа
Основные результаты
Интерактивный алгоритм
Сложность O(N logN)Работа с зашумленнымиизображениями
Ошибка в пределах 5% натиповых задачах
Содержание
Описание задачи
Основные результаты
Описание алгоритма
Заключение и последующая работа
Связанные публикации
Bai X., Sapiro G. A geodesic framework for fast interactive image andvideo segmentation and matting //Computer Vision, 2007. ICCV2007. IEEE 11th International Conference on. – IEEE, 2007. – С. 1-8.
Основная идея
Представляем изображение в виде взвешенного графа
Относим воксель к тому классу, до которого в граферасстояние меньше
Для определения кратчайших расстояний существуютэффективные алгоритмы
Граф изображения
→
Граф изображения
Бинарное отношение соседства на множестве вокселейизображения задается окрестностью
Граф изображения
Вес ребер в графе
Bai/Sapiro:
w(i, j) = ∣P(i) − P(j)∣P(x) = Pr(I(x)∣F)
Pr(I(x)∣F) + Pr(I(x)∣B)Pr(I(x)∣{F, B}) − оценки
плотностираспределения цвета
Наша работа:
w(i, j) = ∣Iσ(i) − Iσ(j)∣αIσ − свертка
изображения сгауссовским ядром с
параметром σ;α ≥ 0 − параметрчувствительности
Параметр чувствительности
α = 0 α = 100 α = 0.5
Выбор параметров
X= 1.5Y= 1.5Level= 0.046614
Smoothing σ
Sen
sitiv
ity α
Two pass error
0.5 1 1.5 2 2.5 3
0.5
1
1.5
2
2.5
3
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
0.1
0.11
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Пример
Содержание
Описание задачи
Основные результаты
Описание алгоритма
Заключение и последующая работа
Заключение и последующая работа
Итоги:
O(N logN)Хорошая точность
Предстоит сделать:
Подбор параметров, минимизировать взаимодействие спользователем
Практическая проверка
