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Download 3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle: by Sebastian T. Gollmer PDF

By Sebastian T. Gollmer

Sebastian T. Gollmer entwickelt neue Methoden und Algorithmen für die Erstellung statistischer Formmodelle, die Formmodellierung und die formmodellbasierte Bildsegmentierung. Der Autor diskutiert ihre Vorteile gegenüber den jeweils etablierten Verfahren aus der Literatur und evaluiert den generellen Einfluss dieser drei Aspekte auf die erzielbare Segmentierungsgenauigkeit. Letzteres erfolgt sowohl unter Verwendung neu entwickelter und etablierter Evaluierungsverfahren als auch im Rahmen realer Anwendungen. Von besonderer praktischer Relevanz zeigen sich dabei die exzellenten, mit einem neuen vollautomatischen Algorithmus erzielten Ergebnisse für die Unterkiefersegmentierung.

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1 wurde das von Davies vorgeschlagene Maß für die Spezifität eingeführt (Gl. 1)), welches sich auf die dem SFM zugrundeliegende Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion bezieht. Im Unterschied dazu ist für die Anwendung Bildsegmentierung intuitiv nachvollziehbar, dass ein spezifisches Modell unabhängig von der zugrundeliegenden Wahrscheinlichkeitsdichte robust gegenüber falschen bzw. 5 Abb. 2) am Beispiel der Leber. Die Balken geben den auch als Stichprobenfehler bezeichneten Standardfehler an. malen sein sollte.

T. 1007/978-3-658-09811-7_3, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 34 Kapitel 3 Evaluierung der Korrespondenzgüte erlauben es, unterschiedliche Korrespondenzen hinsichtlich ihrer Eignung für die statistische Formmodellierung zu bewerten, ohne dass die Grundwahrheit bezüglich der tatsächlichen Korrespondenzen vorliegt. B. [62, 67, 68, 132, 144, 283, 285, P18]). Eine wesentliche Stärke dieser Gütekriterien ist ihre methodisch saubere Herleitung, welche unlängst von Twining und Taylor erneut aufgearbeitet wurde [304].

3 Formbasierte Metriken Wie bereits erwähnt, hat die in Gl. 1) bzw. 2) für die Berechnung der Spezifität bzw. Generalisierungsfähigkeit verwendete Distanzfunktion D : X × X → R eine entscheidende Bedeutung. B. B. : sum of squared differences) bzw. : mean absolute distance) zum Einsatz kommen, lassen sich auf diese Weise lediglich Formvektoren, jedoch nicht die durch die Formvektoren repräsentierten Formen vergleichen. B. B. [73, 293]) werden deshalb nicht notwendigerweise durch eine schlechte Spezifität bzw.

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