Zusammenfassung
Segmentierung ist eine wesentliche Aufgabe der medizinischen Bildverarbeitung, aber es fehlen einheitliche Methoden zu ihrer Evaluierung. Goldstandards stehen nur selten zur Verfügung und eine subjektive visuelle Inspektion ergibt keine reproduzierbaren Ergebnisse. Mit der hier vorgestellten Methode werden reaIistische Silberstandardbilder erzeugt, bei denen das richtige Ergebnis einer Segmentierung a-priori bekannt ist. Beispieltexturen aus realen Bildern werden gesammelt und in einer Fourier-Repräsentation gespeichert. Durch Neukombination der Amplituden- und Phasenspektren sowie der Mittelwerte werden synthetische Texturen gebildet. Diese werden dann in ein Bild mit vorgegebener Referenzkontur eingefügt. Mit der Methode wurde ein Bailon-Modell zur Segmentierung auf 2D Mikroskopien, 3D CT- und 4D MR-Bilddaten evaIuiert. Dabei wurden auch systematische Abweichungen quantifiziert, die durch die Generierung der Silberstandards induziert werden. Sie liegen für aile Bilddimensionen im Subpixelbereich.
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Lehmann, T.M., Bredno, J., Spitzer, K. (2001). Silberstandards aus Fourier-basierter Textursynthese zur Evaluierung von Segmentierungsalgorithmen. In: Handels, H., Horsch, A., Lehmann, T., Meinzer, HP. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2001. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-56714-8_34
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