확산 확률 기반 다중 단서 레벨셋 기법을 통한 췌장 분할의 경계 불확실성 감소

Concetti Chiave

확산 확률 모델을 통해 얻은 사전 확률 분포를 활용하여 레벨셋 기법의 초기 위치를 결정하고, 회색조 단서, 질감 단서와 결합하여 정확한 경계 분할을 달성한다.

Sintesi

이 논문은 췌장 분할을 위한 효과적인 방법을 제안한다.

• 첫 번째 단계에서는 확산 확률 모델을 사용하여 췌장의 대략적인 위치와 사전 확률 분포를 얻는다.
• 두 번째 단계에서는 다중 단서 레벨셋 기법을 사용하여 사전 확률 분포, 회색조 단서, 질감 단서를 결합하여 정확한 경계 분할을 수행한다.
• 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 경계 부분의 불확실성을 효과적으로 감소시켰다.
• 확산 확률 모델은 사전 확률 분포 추정에 적합하며, 다중 단서 레벨셋 기법은 적응형 임계값 역할을 수행하여 경계 분할을 개선한다.
• 다양한 실험과 분석을 통해 제안 방법의 우수성을 검증하였다.

Statistiche

확산 확률 모델을 통해 얻은 사전 확률 분포는 경계 부분에서 낮은 신뢰도를 보인다.
다중 단서 레벨셋 기법은 적응형 임계값 역할을 수행하여 경계 분할을 개선할 수 있다.

Citazioni

"확산 확률 모델은 사전 확률 분포 추정에 적합하며, 다중 단서 레벨셋 기법은 적응형 임계값 역할을 수행하여 경계 분할을 개선한다."
"실험 결과, 제안 방법은 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 경계 부분의 불확실성을 효과적으로 감소시켰다."

Approfondimenti chiave tratti da

Diffusion Probabilistic Multi-cue Level Set for Reducing Edge Uncertainty in Pancreas Segmentation

by Yue Gou,Yumi... alle arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07620.pdf

Domande più approfondite

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