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从噪声图像中重建几何一致的树形结构。

Reconstructing geometrically consistent tree structures from noisy images.

作者信息

Türetken Engin, Blum Christian, González Germán, Fua Pascal

机构信息

Computer Vision Lab., Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland.

出版信息

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2010;13(Pt 1):291-9. doi: 10.1007/978-3-642-15705-9_36.

DOI:10.1007/978-3-642-15705-9_36
PMID:20879243
Abstract

We present a novel approach to fully automated reconstruction of tree structures in noisy 2D images. Unlike in earlier approaches, we explicitly handle crossovers and bifurcation points, and impose geometric constraints while optimizing a global cost function. We use manually annotated retinal scans to evaluate our method and demonstrate that it brings about a very substantial improvement.

摘要

我们提出了一种全新的方法,用于在有噪声的二维图像中全自动重建树形结构。与早期方法不同的是,我们明确处理交叉点和分支点,并在优化全局成本函数时施加几何约束。我们使用人工标注的视网膜扫描图像来评估我们的方法,并证明它带来了非常显著的改进。

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引用本文的文献

1
Tracing retinal vessel trees by transductive inference.通过转导推理追踪视网膜血管树。
BMC Bioinformatics. 2014 Jan 18;15:20. doi: 10.1186/1471-2105-15-20.