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  Learning to segment neurons with non-local quality measures

Kroeger, T., Mikula, S., Denk, W., Koethe, U., & Hamprecht, F. A. (2013). Learning to segment neurons with non-local quality measures. In K. Mori, I. Sakuma, Y. Sato, C. Barillot, & N. Navab (Eds.), Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2013 (pp. 419-427). Berlin Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

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MedImageComputComputAssistInter_16_2013_419.pdf (beliebiger Volltext), 1015KB
 
Datei-Permalink:
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MedImageComputComputAssistInter_16_2013_419.pdf
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OA-Status:
Sichtbarkeit:
Eingeschränkt (Max Planck Institute for Medical Research, MHMF; )
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
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Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40763-5_52 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Kroeger, Thorben, Autor
Mikula, Shawn1, Autor           
Denk, Winfried1, Autor           
Koethe, Ullrich, Autor
Hamprecht, Fred A., Autor
Affiliations:
1Department of Biomedical Optics, Max Planck Institute for Medical Research, Max Planck Society, ou_1497699              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Segmentation schemes such as hierarchical region merging or correllation clustering rely on edge weights between adjacent (super-)voxels. The quality of these edge weights directly affects the quality of the resulting segmentations. Unstructured learning methods seek to minimize the classification error on individual edges. This ignores that a few local mistakes (tiny boundary gaps) can cause catastrophic global segmentation errors. Boundary evidence learning should therefore optimize structured quality criteria such as Rand Error or Variation of Information. We present the first structured learning scheme using a structured loss function; and we introduce a new hierarchical scheme that allows to approximately solve the NP hard prediction problem even for huge volume images. The value of these contributions is demonstrated on two challenging neural circuit reconstruction problems in serial sectioning electron microscopic images with billions of voxels. Our contributions lead to a partitioning quality that improves over the current state of the art

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2013
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 9
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: Anderer: 8056
DOI: 10.1007/978-3-642-40763-5_52
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2013
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Mori, Kensaku, Herausgeber
Sakuma, Ichiro, Herausgeber
Sato, Yoshinobu, Herausgeber
Barillot, Christian, Herausgeber
Navab, Nassir, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Seiten: - Band / Heft: 8150 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 419 - 427 Identifikator: ISBN: 978-3-642-40762-8
ISBN: 978-3-642-40763-5