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【24h】

Multilabel statistical shape prior for image segmentation

机译：图像分割之前的多标签统计形状

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Statistical shape models have been widely used to guide the segmentation in an image, thus overcoming noise and occlusions. In this study, the authors present a graph cut-based segmentation framework, in which multiple objects can be segmented. They design a specific multilabel shape prior, which is integrated into the graph cost function. They also want to enforce spatial constraint between the objects. Towards this aim, they propose a local constraint to forbid the inclusion of an object into another, which is enforced in the regularisation term of the graph energy. They apply the authors' method to cardiac magnetic resonance images, in which left and right ventricles, and the myocardium are segmented and for which encouraging results are obtained.
机译：统计形状模型已被广泛用于指导图像中的分割，从而克服了噪声和遮挡。在这项研究中，作者提出了一个基于图割的分割框架，其中可以分割多个对象。他们事先设计了特定的多标签形状，并将其集成到图形成本函数中。他们还想强制对象之间的空间约束。为了实现这一目标，他们提出了局部约束，以禁止将一个对象包含到另一个对象中，这在图形能量的正则化术语中得到了强制执行。他们将作者的方法应用于心脏磁共振图像，该图像将左心室和右心室以及心肌进行了分割，并获得了令人鼓舞的结果。

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