不确定性感知脑损伤可视化

C. Gillmann, D. Saur, T. Wischgoll, K. Hoffmann, H. Hagen, Ross Maciejewski, G. Scheuermann
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引用次数: 5

摘要

脑损伤是指因受伤或疾病而受损的组织区域。它的分析是医学研究人员了解疾病和找到适当治疗方法的重要任务。在这种情况下,可视化方法成为定位、量化和分析脑损伤的重要工具。不幸的是,图像的不确定性严重影响了可视化输出的准确性。这些影响在现有的方法中没有很好地覆盖,导致对分析结果的误解或缺乏信任。在这项工作中,我们提出了一个专门为脑损伤设计的不确定性感知可视化管道。我们的方法是基于图像数据的不确定性度量,形成不确定性感知分割方法的输入。在这里,医生可以确定患者大脑中的病变,结果可以通过不确定性感知几何渲染可视化。我们将我们的方法应用于两个患者数据集来回顾病变。我们的研究结果表明,在脑损伤分析中增加的知识发现提供了对生成结果的信任的量化。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Uncertainty-aware Brain Lesion Visualization
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