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J-GLOBAL ID：201802268836056071   整理番号：18A0268489

TED:セグメンテーション評価のための耐性のある編集距離【Powered by NICT】

TED: A Tolerant Edit Distance for segmentation evaluation

著者 (7件)： Funke Jan (Institut de Robotica i Informatica Industrial, UPC/CSIC, Barcelona, Spain) ,  Funke Jan (Janelia Research Campus, VA, Ashburn, United States) ,  Funke Jan (Institute of Neuroinformatics, UZH/ETH, Zurich, Switzerland) ,  Klein Jonas (Institute of Neuroinformatics, UZH/ETH, Zurich, Switzerland) ,  Moreno-Noguer Francesc (Institut de Robotica i Informatica Industrial, UPC/CSIC, Barcelona, Spain) ,  Cardona Albert (Janelia Research Campus, VA, Ashburn, United States) ,  Cook Matthew (Institute of Neuroinformatics, UZH/ETH, Zurich, Switzerland)
資料名： Methods  (Methods)
巻： 115  ページ： 119-127  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0241A  ISSN： 1046-2023  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,グランドトルースに対して画像または体積の計算機生成セグメンテーションを比較するための新しい誤差測度を提示した。耐性編集距離(TED)と呼ぶこの測度は,通常生物医学画像処理における遭遇する二つの観察により動機付けられたものである(1),小さな境界シフトのような,いくつかの誤差は実際に許容できる。誤差が許容される応用に依存し,尺度で表現できる明確にすべきである。(2)非許容誤差は手動で補正しなければならない。に必要な努力は,誤差測度により反映されるべきである。著者らの方法は,指定された許容限界内で他のセグメンテーションに似ているそのような一つの分割に適用するモデルの併合分割操作の最小加重和であった。これは情報のRandインデクスまたは変化のような他の一般的に使用される,小さいが,なお許容差を統合すると対照的である。さらに,TEDは直感的数を提供し,画像や体積における誤差の局在化と分類を可能にした。トポロジー的正当性は,正確な境界位置よりも重要で論議の余地がある,電子顕微鏡像におけるニューロンの3次元セグメンテーションにTEDの適用性を示した。さらに,TEDは評価タスクに限定されだけではないことを示した。最大マージン学習フレームワークにおける損失関数として用いる自動ニューロンセグメンテーションアルゴリズムのパラメータを見出した。は,TEDを最小にする重要な誤差を最小化するための訓練は,他の学習法と比較して,より高いセグメンテーション精度をもたらすことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  公差 ,  学習 ,  損失関数 ,  *セグメンテーション ,  画像 ,  許容限界 ,  コンピュータビジョン ,  測度 ,  適応性 ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 三次元セグメンテーション ,  局在化 ,  グランドトゥルース ,  *編集距離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コンピュータビジョン ,  セグメンテーション ,  評価 ,  学習 ,  ニューロンセグメンテーション ,  電子顕微鏡観察

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： TED ,  セグメンテーション ,  評価 ,  耐性 ,  編集距離