已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A Benchmark Framework for Multiregion Analysis of Vesselness Filters

计算机科学 人工智能 水准点(测量) 滤波器(信号处理) 分割 计算机视觉 图像处理 模式识别(心理学) 图像(数学) 大地测量学 地理
作者
Jonas Lamy,Odyssée Merveille,Bertrand Kerautret,Nicolas Passat
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:41 (12): 3649-3662 被引量:11
标识
DOI:10.1109/tmi.2022.3192679
摘要

Vessel enhancement (aka vesselness) filters, are part of angiographic image processing for more than twenty years. Their popularity comes from their ability to enhance tubular structures while filtering out other structures, especially as a preliminary step of vessel segmentation. Choosing the right vesselness filter among the many available can be difficult, and their parametrization requires an accurate understanding of their underlying concepts and a genuine expertise. In particular, using default parameters is often not enough to reach satisfactory results on specific data. Currently, only few benchmarks are available to help the users choosing the best filter and its parameters for a given application. In this article, we present a generic framework to compare vesselness filters. We use this framework to compare seven gold standard filters. Our experiments are performed on three public datasets: the hepatic Ircad dataset (CT images), the Bullit dataset (brain MRA images) and the synthetic VascuSynth dataset. We analyse the results of these seven filters both quantitatively and qualitatively. In particular, we assess their performances in key areas: the organ of interest, the whole vascular network neighbourhood and the vessel neighbourhood split into several classes, based on their diameters. We also focus on the vessels bifurcations, which are often missed by vesselness filters. We provide the code of the benchmark, which includes up-to-date C++ implementations of the seven filters, as well as the experimental setup (parameter optimization, result analysis, etc.). An online demonstrator is also provided to help the community apply and visually compare these vesselness filters.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
安静的棉花糖完成签到 ,获得积分10
刚刚
卷卷完成签到,获得积分10
1秒前
fdwonder完成签到,获得积分10
1秒前
黎乐荷发布了新的文献求助10
2秒前
innocence2000完成签到 ,获得积分10
2秒前
Suraim完成签到,获得积分10
4秒前
zhanghaonan发布了新的文献求助10
6秒前
qingxinhuo完成签到 ,获得积分10
8秒前
格物致知完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
yamo完成签到 ,获得积分10
12秒前
xxw发布了新的文献求助10
13秒前
zhouleiwang完成签到,获得积分10
13秒前
田様应助Ace采纳,获得10
14秒前
melon发布了新的文献求助10
15秒前
悟123完成签到 ,获得积分10
15秒前
CodeCraft应助111111zx111采纳,获得10
17秒前
喝可乐的萝卜兔完成签到 ,获得积分10
17秒前
小马发布了新的文献求助20
17秒前
子凡完成签到 ,获得积分10
21秒前
XQQDD完成签到,获得积分10
21秒前
白啦啦完成签到 ,获得积分10
21秒前
张静枝完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
何为完成签到 ,获得积分10
25秒前
克泷完成签到 ,获得积分10
25秒前
黑豆也完成签到,获得积分10
27秒前
111111zx111发布了新的文献求助10
28秒前
学不完了完成签到 ,获得积分10
28秒前
黎乐荷发布了新的文献求助10
29秒前
徐州檀完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
晚芦发布了新的文献求助10
37秒前
嘟嘟雯完成签到 ,获得积分10
38秒前
39秒前
Carrots完成签到 ,获得积分10
41秒前
TongKY完成签到 ,获得积分10
41秒前
单薄怜寒完成签到 ,获得积分10
42秒前
小卡完成签到 ,获得积分10
42秒前
谭平完成签到 ,获得积分10
42秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11255966
捐赠科研通 3270856
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216