用于评估可变形配准算法的不确定性感知标注协议
计算机视觉与模式识别
2021-04-06 v1
摘要
地标对应是图像配准中广泛使用的金标准类型。然而，对应点的手动放置在选择标注位置和视觉歧义解释方面存在高度的用户间变异性。在本文中，我们引入了一种用于构建可变形配准金标准的规范化策略。我们的框架：(i) 迭代地建议下一个最具信息量的标注位置，考虑其与先前标注的冗余性；(ii) 通过考虑每个标注的空间不确定性来扩展传统的点式标注，该不确定性既可由用户直接指定，也可从多位专家的点式标注中聚合得到；以及 (iii) 自然地为可变形配准算法的评估提供了一种新策略。我们的方法在四个不同的配准任务上进行了验证。实验结果显示了依据信息量建议标注的有效性，以及评估配准算法输出质量的改进能力。此外，我们的方法仅从稀疏标注中即产生配准方法所犯错误的密集可视化。我们支持2D和3D数据的方法源代码公开于 https://github.com/LoicPeter/evaluation-deformable-registration。
引用
@article{arxiv.2104.01217,
title = {Uncertainty-Aware Annotation Protocol to Evaluate Deformable Registration Algorithms},
author = {Loic Peter and Daniel C. Alexander and Caroline Magnain and Juan Eugenio Iglesias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01217},
year = {2021}
}
备注
Accepted at IEEE Transactions on Medical Imaging