研究目的
引入一种以分割误差范围为形式的分割不确定性度量方法，以便对相关感兴趣区域（ROI）的提取边界进行"充分知情"的比较，并开展更有意义的统计分析。
研究成果
利用MCMC进行分割采样以构建分割不确定性边界的方法，是医学影像分析中极具前景的工具，尤其适用于对比纵向与横断面研究及用户引导式分割。
研究不足
分割误差范围的准确性无法直接验证，因此采用ROC曲线作为概念验证。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 用于定义分割误差边界的采样技术及其在脑部结构MRI中的应用
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DOI：10.1109/ICIP.2018.8451505
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
图像分割通常被视为具有单一真实结果的确定性过程。然而在实际应用中，尤其是医学影像分析领域，感兴趣区域（ROI）的提取属于不适定问题，且"最可能"的分割结果具有模型依赖性。本文提出一种以分割误差边界形式量化分割不确定性的测量方法，该指标不仅提供了优度量值，还能对相关ROI提取边界进行"全信息"比较，并支持更具意义的统计分析。我们开发的工具基于傅里叶域分割采样与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的新技术，该方法已应用于MRI的皮层与皮层下结构分割。由于分割误差边界的准确性无法直接验证，我们采用受试者工作特征（ROC）曲线来佐证本方法。与专家标注对比的精确率和召回率表明，该方法有望成为包括交互式分割、患者随访及横断面分析等多种医学影像应用的实用工具。
作者：
Heli Ben Hamu Goldberg，Jonathan Mushkin，Nir Sochen，Tammy Riklin Raviv
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