Детайли за публикацията
(Publication details)

Оригинал (Original)
Автори: Калчева-Йовкова, Е. П.
Заглавие: ЕМПИРИЧНИ МЕТОДИ ЗА ОЦЕНКА НА АЛГОРИТМИ ЗА СЕГМЕНТИРАНЕ НА ТОМОГРАФСКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ
Ключови думи: емпирични критерии, оценка при сегментиране на изображения, софтуерни приложения

Абстракт: Оценката за качеството на резултатите от прилагане на алгоритми за сегментиране върху медицински изображения е от решаващо значение, тъй като не само може да осигури надеждна основа при клиничните приложения, но също така да покаже относителната ефективност при сравнение на различни съществуващи алгоритми. В статията е представена класификация на емпирични методи за оценка на алгоритми за сегментиране на томографски изображения. Разгледаните методи са класифицирани в две големи групи – методи за оценка без еталон и методи за оценка с използване на еталон. Към всяка от групите са представени конкретни количествени критерии, като са описани техните предимства и недостатъци. Проектиран и разработен е софтуерен инструмент за оценка чрез сравнение с еталон, включващ някои от представените критерии. Инструментът е приложен за количествено оценяване на ефективността на нови и съществуващи алгоритми за автоматизирано сегментиране на анатомични структури от томографски изображения.

Библиография

    Издание
    XVIII Международна научна конференция "Управление и устойчиво развитие", том 24, брой 3, 2016, България, Юндола, ЛТУ-София, ISSN 1311-4506

    Autors: KalchevaYovkova, E. P.
    Title: EMPIRICAL METHODS FOR SUPERVISED EVALUATION OF CT IMAGE SEGMENTATION ALGORITHMS
    Keywords: empirical evaluation criteria, segmentation algorithms evaluation, software tools

    Abstract: The quality assessment of the results of the medical image segmentation algorithms is an important issue, since it can provide not only a reliable source for clinical applications, but also it illustrates the relative performance of the existing algorithms in comparison. The article represents a classification of the empirical evaluation methods and metrics for tomographic image segmentation algorithms. The reviewed criteria are classified into two major groups – supervised and unsupervised. Specific quantitative criteria are described as well as their advantages and disadvantages in different applications. A software tool for empirical supervised evaluation is designed and developed including some of the presented metrics. The tool is applied to quantitative evaluation of the efficiency of some algorithms for automated segmentation of anatomical structures from tomographic images.

    References

      Issue
      XVIII Int. Scientific Conference “Management and Sustainable Development”, vol. 24, issue 3, 2016, Bulgaria, Jundola, LTU-Sofia, ISSN 1311-4506

      Вид: статия в списание, публикация в реферирано издание

      Въведена от: докт. Елена Петкова Калчева-Йовкова