Semi-automatic heuristic segmentation of fetal skull images

Abstract

Amaçları önceden tanımlanmış görevlerle ortaya konulan ve genellikle otomatik uygulamalar bağlamında anlamlı olan imge bölütleme problemi, ilgilenilen belli piksellerin çevrelerinden yalıtılmasını ele alır. İmgelerde çok ve ham durumda bulunarak artıklık, yararsızlık ve hatta görev-zorlaştırma barındıran verinin basitleştirilip, yalnız ilginç bölümleri içeren derlitoplu gösterimlerinin elde edilmesi ve bu bölümlerden tanımlayıcı özniteliklerin çıkarılması gerekir. Bu çalışmada, özel bir alanla ilgili olan ve ultrason görüntüleme ile edinilen enine-kesit fetal kafataslarını gösteren monokrom imgelerdeki kafatası çevritlerinin bulunması için kullanılan buluşsal bir yaklaşımdan söz edilmektedir. Bölütleme sürecinin başında, kullanıcının girdi imgedeki kafatası çevriti üstünde az sayıda noktayı elle işaretlemesi beklenmektedir. Çevritlerin parlak yoğunluklu piksellerden oluştuğu olgusundan ve görüntüleme teknolojisinden kaynaklanan bölütler arasında kopukluklar gözlenmesinden hareketle, açıklanan buluşsal bölütleme yöntemi, ortalama şekil modeli ve yoğunluğa-dayalı ortalama konum bulma kavramlarından yararlanmaktadır. Örnek imgelerdeki sonuçlar, hem görsel olarak hem de otomatik tanı sistemlerinde girdi olarak kullanıldığında, doyurucudur.