Label Fusion(라벨 퓨전)란 무엇입니까?
Label Fusion 라벨 퓨전 - We compare our method with the label fusion of 13 organs on state-of-the-art Deeds registration method and achieved Dice score of 92. [1] Multi-atlas-based segmentation (MAS) methods have demonstrated superior performance in the field of automatic image segmentation, and label fusion is an important part of MAS methods. [2] In this paper, multi-atlas based methods for brain MR image segmentation were reviewed regarding several registration toolboxes which are widely used in the multi-atlas methods, conventional methods for label fusion, datasets that have been used for evaluating the multi-atlas methods, as well as the applications of multi-atlas based segmentation in clinical researches. [3] Choosing well‐registered atlases for label fusion is vital for an accurate segmentation. [4] Patch-based label fusion in the target space has shown to produce very accurate segmentations although at the expense of registering all atlases to each target image. [5] METHODS Our approach dynamically selects and weights the appropriate number of atlases for weighted-label fusion and generates segmentations and consensus maps indicating voxel-wise agreement between different atlases. [6] Unlike traditional multi-atlas methods, our proposed approach does not rely on label fusion on the voxel level. [7] After the label fusion with majority voting, we finally constructed a 3D-FCN to further refine the boundary voxels with low voting values. [8] Label fusion is one of the key steps in multi-atlas based segmentation of structural magnetic resonance (MR) images. [9] In the single robot semantic mapping process, Bayesian rule is used for label fusion and occupancy probability updating, where the semantic information is added to the geometric map grid. [10] In label fusion, the coefficient as a specific weight is assigned to target label image based on the correlation function between atlases. [11] We incorporate neighborhood information to label fusion so that final label estimation is more accurate and robust for diseased hips with joint space narrowing. [12]최첨단 Deeds 등록 방식으로 13개 장기의 라벨 융합과 당사의 방식을 비교하여 Dice 점수 92를 달성했습니다. [1] 다중 아틀라스 기반 분할(MAS) 방법은 자동 이미지 분할 분야에서 우수한 성능을 입증했으며 레이블 융합은 MAS 방법의 중요한 부분입니다. [2] 본 논문에서는 다중 아틀라스 방법에서 널리 사용되는 여러 등록 도구 상자, 기존의 레이블 융합 방법, 다중 아틀라스 방법 평가에 사용된 데이터 세트, 뇌 MR 영상 분할을 위한 다중 아틀라스 기반 방법을 검토했습니다. 임상 연구에서 다중 아틀라스 기반 세분화의 응용뿐만 아니라. [3] 레이블 융합을 위해 잘 등록된 아틀라스를 선택하는 것은 정확한 세분화를 위해 매우 중요합니다. [4] 대상 공간의 패치 기반 레이블 융합은 각 대상 이미지에 모든 지도책을 등록하는 대가를 치르더라도 매우 정확한 분할을 생성하는 것으로 나타났습니다. [5] 행동 양식 우리의 접근 방식은 가중 레이블 융합을 위해 적절한 수의 아틀라스를 동적으로 선택하고 가중치를 부여하고 서로 다른 아틀라스 간의 복셀 방식 일치를 나타내는 분할 및 합의 맵을 생성합니다. [6] 기존의 다중 아틀라스 방법과 달리 제안된 접근 방식은 복셀 수준에서 레이블 융합에 의존하지 않습니다. [7] 과반수 투표와 레이블 융합 후 최종적으로 3D-FCN을 구성하여 투표 값이 낮은 경계 복셀을 더욱 세분화했습니다. [8] 레이블 융합은 구조적 자기 공명(MR) 이미지의 다중 지도 기반 분할에서 핵심 단계 중 하나입니다. [9] 단일 로봇 의미 매핑 프로세스에서 베이지안 규칙은 레이블 융합 및 점유 확률 업데이트에 사용되며, 여기서 의미 정보는 기하학적 맵 그리드에 추가됩니다. [10] 레이블 융합에서는 아틀라스 간의 상관 함수를 기반으로 대상 레이블 이미지에 특정 가중치로 계수를 할당합니다. [11] 우리는 최종 레이블 추정이 관절 공간이 좁아지는 병든 엉덩이에 대해 더 정확하고 강력하도록 레이블 융합에 이웃 정보를 통합합니다. [12]
multi atlas segmentation
To tackle these problems with multi-atlas segmentation, in this paper, we propose a new metric for image registration and new descriptor for label fusion. [1] Background Label fusion is a core step of Multi-Atlas Segmentation (MAS), which has a decisive effect on segmentation results. [2] In contrast, previously popular multi-atlas segmentation (MAS) methods are relatively slow (as they rely on costly registrations) and even though sophisticated label fusion strategies have been proposed, DL approaches generally outperform MAS. [3] Label propagation and label fusion using multiple atlases have made multi-atlas segmentation approach as forefront of segmentation research. [4]다중 아틀라스 분할로 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 등록을 위한 새로운 메트릭과 레이블 융합을 위한 새로운 설명자를 제안합니다. [1] Background Label 융합은 MAS(Multi-Atlas Segmentation)의 핵심 단계로, 세분화 결과에 결정적인 영향을 미칩니다. [2] 대조적으로, 이전에 인기 있는 다중 아틀라스 분할(MAS) 방법은 상대적으로 느리고(비용이 많이 드는 등록에 의존하기 때문에) 정교한 레이블 융합 전략이 제안되었음에도 불구하고 DL 접근 방식은 일반적으로 MAS를 능가합니다. [3] nan [4]
multi atlas joint
Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods for subcortical structures, including a multi-atlas joint label fusion method and a representative 3D FCN method, the proposed method performed significantly better for a majority of the subcortical structures. [1] Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods including a multi-atlas joint label fusion method and three representative fully convolutional network methods, the proposed method performed significantly better for a majority of the 12 subcortical structures, with the overall mean Dice scores being respective 0. [2] The model was evaluated on a set of cardiac CTA images with comparison to related shape prior and local region-based methods and multi-atlas joint label fusion methods, and experimental results show it achieves competitive accuracies of segmenting myocardial epicardium and endocardium parts. [3]다중 아틀라스 관절 라벨 융합 방법 및 대표적인 3D FCN 방법을 포함하여 피질하 구조에 대한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 대부분의 피질 하부 구조에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. [1] multi-atlas joint label fusion 방법과 대표적인 3가지 완전한 convolutional network 방법을 포함한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 전체 평균 Dice를 사용하여 12개의 피질하 구조의 대부분에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. 점수는 각각 0입니다. [2] nan [3]
Joint Label Fusion 공동 라벨 융합
Specifically, we extend the joint label fusion method by taking model uncertainty into account when estimating correlations among predictions produced by different modalities. [1] We first report a machine learning framework for brain tumor growth modeling, tumor segmentation and tracking in longitudinal mMRI scans, comprising of two methods: feature fusion and joint label fusion (JLF). [2] Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods for subcortical structures, including a multi-atlas joint label fusion method and a representative 3D FCN method, the proposed method performed significantly better for a majority of the subcortical structures. [3] spatially varying weighted voting and joint label fusion, in the context of segmenting medial temporal lobe subregions in T1-weighted MRI. [4] Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods including a multi-atlas joint label fusion method and three representative fully convolutional network methods, the proposed method performed significantly better for a majority of the 12 subcortical structures, with the overall mean Dice scores being respective 0. [5] The model was evaluated on a set of cardiac CTA images with comparison to related shape prior and local region-based methods and multi-atlas joint label fusion methods, and experimental results show it achieves competitive accuracies of segmenting myocardial epicardium and endocardium parts. [6] Although slightly less accurate than our previously reported joint label fusion approach (left lung: 0. [7] By comparing with the non-reinforced segmentation and a classical multi-atlas method with joint label fusion, the proposed approach obtains better results. [8] When using the same 45 training images, AssemblyNet outperforms global U-Net by 28% in terms of the Dice metric, patch-based joint label fusion by 15% and SLANT-27 by 10%. [9]특히, 우리는 다른 양식에 의해 생성된 예측 간의 상관 관계를 추정할 때 모델 불확실성을 고려하여 공동 레이블 융합 방법을 확장합니다. [1] 우리는 먼저 기능 융합 및 JLF(관절 라벨 융합)의 두 가지 방법으로 구성된 세로 mMRI 스캔에서 뇌종양 성장 모델링, 종양 세분화 및 추적을 위한 기계 학습 프레임워크를 보고합니다. [2] 다중 아틀라스 관절 라벨 융합 방법 및 대표적인 3D FCN 방법을 포함하여 피질하 구조에 대한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 대부분의 피질 하부 구조에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. [3] T1 가중 MRI에서 내측 측두엽 하위 영역을 분할하는 맥락에서 공간적으로 다양한 가중 투표 및 공동 레이블 융합. [4] multi-atlas joint label fusion 방법과 대표적인 3가지 완전한 convolutional network 방법을 포함한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 전체 평균 Dice를 사용하여 12개의 피질하 구조의 대부분에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. 점수는 각각 0입니다. [5] nan [6] 이전에 보고된 공동 레이블 융합 접근 방식(왼쪽 폐: 0. [7] nan [8] nan [9]
Atla Label Fusion 컴라벨 퓨전
The framework integrates groupwise multi-atlas label fusion and template-based medial modeling with Kalman filtering to generate quantitatively descriptive and temporally consistent models of valve dynamics. [1] We integrate multi-atlas label fusion, which leverages high-resolution images from another sample as prior spatial information, with parametric Gaussian hidden Markov models based on image intensities, to create a robust method for determining ventricular cerebrospinal fluid volume. [2] The T1-weighted images were automatically parcellated for hippocampus and amygdala, as well as the intracranial volume (ICV), total brain volume, total gray and white matter, using a multi-atlas label fusion method implemented in the MRICloud ( https://braingps. [3] We propose a new voxel/patch correspondence model for intensity-based multi-atlas label fusion strategies that leads to more accurate similarity measures, having a key role in the final brain segmentation. [4] We also compare AdaPro with three other state-of- the-art methods: an statistical shape model based on synergistic object search and delineation, and two methods based on multi-atlas label fusion. [5] The multi‐atlas label fusion (MALF) method is considered a highly accurate parcellation approach, and anticipated for clinical application to quantitatively evaluate early developmental processes. [6] DISCUSSION Starting from the results of the Grand Challenges on brain tissue and structure segmentation held in Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), this review analyses the development of the algorithms and discusses the tendency from multi-atlas label fusion to deep learning. [7] After multi-atlas label fusion by majority voting, we possess noisy labels for each of the targeted LGE images. [8]프레임워크는 그룹별 다중 아틀라스 레이블 융합 및 템플릿 기반 중간 모델링을 Kalman 필터링과 통합하여 밸브 역학의 양적으로 설명적이고 시간적으로 일관된 모델을 생성합니다. [1] 우리는 다른 샘플의 고해상도 이미지를 이전 공간 정보로 활용하는 다중 아틀라스 레이블 융합을 이미지 강도를 기반으로 하는 파라메트릭 가우시안 은닉 마르코프 모델과 통합하여 심실 뇌척수액 부피를 결정하는 강력한 방법을 만듭니다. [2] T1 강조 이미지는 MRICloud( https:// 브레인프스. [3] 우리는 최종 뇌 세분화에서 핵심적인 역할을 하는 보다 정확한 유사성 측정으로 이어지는 강도 기반 다중 아틀라스 레이블 융합 전략을 위한 새로운 복셀/패치 대응 모델을 제안합니다. [4] 우리는 또한 AdaPro를 세 가지 다른 최첨단 방법과 비교합니다: 시너지적 개체 검색 및 묘사를 기반으로 하는 통계적 모양 모델 및 다중 아틀라스 레이블 융합을 기반으로 하는 두 가지 방법. [5] nan [6] nan [7] nan [8]
label fusion method 라벨 융합 방식
In this paper, we propose a robust discriminative label fusion method under the multi-atlas framework. [1] The T1-weighted images were automatically parcellated for hippocampus and amygdala, as well as the intracranial volume (ICV), total brain volume, total gray and white matter, using a multi-atlas label fusion method implemented in the MRICloud ( https://braingps. [2] Specifically, we extend the joint label fusion method by taking model uncertainty into account when estimating correlations among predictions produced by different modalities. [3] In this work, a multi-atlas patch-based label fusion method is presented for automatic brain extraction from neonatal head MR images. [4] Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods for subcortical structures, including a multi-atlas joint label fusion method and a representative 3D FCN method, the proposed method performed significantly better for a majority of the subcortical structures. [5] Compared to several existing state-of-the-art segmentation methods including a multi-atlas joint label fusion method and three representative fully convolutional network methods, the proposed method performed significantly better for a majority of the 12 subcortical structures, with the overall mean Dice scores being respective 0. [6] The evaluation results showed that our method was competitive to state-of-the-art label fusion methods in terms of accuracy. [7] Finally, hard labels of multiple attributes are adaptively fused into a soft label by the proposed multi-label fusion method based on the idea of Bayesian inference, which makes the attribute labels suitable for regression tasks. [8] However, a precise segmentation of brain subcortical structures in a magnetic resonance image is still difficult since (1) brain MRI typically suffers low tissue contrast; and (2) image patterns around the boundary of a structure are similar such that similarity-based and reconstruction-based label fusion methods achieve inaccurate results. [9] The model was evaluated on a set of cardiac CTA images with comparison to related shape prior and local region-based methods and multi-atlas joint label fusion methods, and experimental results show it achieves competitive accuracies of segmenting myocardial epicardium and endocardium parts. [10]본 논문에서는 다중 아틀라스 프레임워크에서 강력한 판별 레이블 융합 방법을 제안합니다. [1] T1 강조 이미지는 MRICloud( https:// 브레인프스. [2] 특히, 우리는 다른 양식에 의해 생성된 예측 간의 상관 관계를 추정할 때 모델 불확실성을 고려하여 공동 레이블 융합 방법을 확장합니다. [3] 이 작업에서는 신생아 머리 MR 이미지에서 자동 뇌 추출을 위한 다중 아틀라스 패치 기반 레이블 융합 방법을 제시합니다. [4] 다중 아틀라스 관절 라벨 융합 방법 및 대표적인 3D FCN 방법을 포함하여 피질하 구조에 대한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 대부분의 피질 하부 구조에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. [5] multi-atlas joint label fusion 방법과 대표적인 3가지 완전한 convolutional network 방법을 포함한 기존의 여러 최첨단 분할 방법과 비교하여 제안된 방법은 전체 평균 Dice를 사용하여 12개의 피질하 구조의 대부분에 대해 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. 점수는 각각 0입니다. [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10]
label fusion approach
Finally, we develop a label fusion approach to make a final classification decision for new testing samples. [1] Finally, we develop a label fusion approach to make a final classification decision for new testing samples. [2] Although slightly less accurate than our previously reported joint label fusion approach (left lung: 0. [3] The former labels the target volume by registering one or more pre-labeled atlases using a deformable registration method, in which case the result depends on the quality of the reference volumes, the registration algorithm and the label fusion approach, if more than one atlas is employed. [4]마지막으로 새로운 테스트 샘플에 대한 최종 분류 결정을 내리기 위해 레이블 융합 접근 방식을 개발합니다. [1] 마지막으로 새로운 테스트 샘플에 대한 최종 분류 결정을 내리기 위해 레이블 융합 접근 방식을 개발합니다. [2] 이전에 보고된 공동 레이블 융합 접근 방식(왼쪽 폐: 0. [3] nan [4]
label fusion strategy
We first review various existing patch-based multiatlas label fusion strategies. [1] We propose a new voxel/patch correspondence model for intensity-based multi-atlas label fusion strategies that leads to more accurate similarity measures, having a key role in the final brain segmentation. [2] In contrast, previously popular multi-atlas segmentation (MAS) methods are relatively slow (as they rely on costly registrations) and even though sophisticated label fusion strategies have been proposed, DL approaches generally outperform MAS. [3]먼저 기존의 다양한 패치 기반 멀티아틀라스 레이블 융합 전략을 검토합니다. [1] 우리는 최종 뇌 세분화에서 핵심적인 역할을 하는 보다 정확한 유사성 측정으로 이어지는 강도 기반 다중 아틀라스 레이블 융합 전략을 위한 새로운 복셀/패치 대응 모델을 제안합니다. [2] 대조적으로, 이전에 인기 있는 다중 아틀라스 분할(MAS) 방법은 상대적으로 느리고(비용이 많이 드는 등록에 의존하기 때문에) 정교한 레이블 융합 전략이 제안되었음에도 불구하고 DL 접근 방식은 일반적으로 MAS를 능가합니다. [3]
label fusion technique
We then conduct an empirical study on their cost-effectiveness, showing that the performance of the existing active learning approaches is affected by many factors in hybrid classification contexts, such as the noise level of data, label fusion technique used, and the specific characteristics of the task. [1] We extend the graphical model used in label fusion techniques for the segmentation of multi-modality Magnetic Resonance brain images. [2] Additionally, the set of labels are merged using a label fusion technique that reduces the errors produced by the registration. [3]그런 다음 우리는 비용 효율성에 대한 실증적 연구를 수행하여 기존 능동 학습 접근 방식의 성능이 데이터의 노이즈 수준, 사용된 레이블 융합 기술 및 작업. [1] 우리는 다중 양식 자기 공명 뇌 이미지의 분할을 위해 레이블 융합 기술에 사용되는 그래픽 모델을 확장합니다. [2] 또한 레이블 집합은 등록으로 인해 발생하는 오류를 줄이는 레이블 융합 기술을 사용하여 병합됩니다. [3]
label fusion term
Second, an intensity prior information term and a label fusion term are constructed using intensity information of the initial lesion region, the above two terms are integrated into a region-based level set model. [1] We define a new energy functional by combining a weighted label fusion term, a bias field based image information fitting term and a regularization term together. [2]둘째, 초기 병변 부위의 강도 정보를 이용하여 강도 사전 정보 항과 레이블 융합 항을 구성하고, 위의 두 항을 영역 기반 레벨 세트 모델로 통합한다. [1] 가중치 레이블 융합 용어, 바이어스 필드 기반 이미지 정보 피팅 용어 및 정규화 용어를 함께 결합하여 새로운 에너지 기능을 정의합니다. [2]