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Segmentation Cross Validation: Ideen
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 16:59 Di 07.07.2015
Autor: qsxqsx

Hallo seit langem wieder einmal,

Ich schreibe eine Arbeit im Bereich Medical Engineering. Genauer gesagt geht es um eine Bild Segmentation. Nun ist es ja bekannterweise schwierig eine von Hand segmentierte "Ground-Truth" zu bekommen. Mein Prof. meinte nur ich solle mit der Hand-Segmentierung vergleichen. Nur ist diese fast "falscher" als die automatische.

Nun habe ich mir überlegt die automatischen Segmentierungen in abhängigkeit von Parametern untereinander zu vergleichen und daraus dann auf eine best mögliche Segmentierung schliessen zu können (z.B. die Segmentierung die am meisten mit allen andern übereinstimmt.)

Nun habe ich folgendes gemacht:
- Ich habe mehrere verschiedene Parameter von der die Segmentierung abhängt. Nennen wir eine Segmentierung [mm] $S_{i}$ [/mm] := [mm] $S(p_{1},p_{2},p_{3},...)$ [/mm] wobei [mm] $p_{j}$ [/mm] variierende Parameter sind. Also für jede Kombination von Parametern erhalte ich eine Segmentierung.
- Nun habe ich den Dice-Koeffizienten (sowie Hausdorff, etc.) für jedes paar [mm] $S_{i}, S_{j}$ [/mm] berechnet. Also [mm] $Dice_{i,j} [/mm] = [mm] Dice(S_{i},S_{j})$. [/mm]

Jetzt ist die Frage wie analysiere ich das am besten? Was ist wissenschaftlich sinnvoll? Ich habe lange in Matlab rumexperimentiert (z.B. die Varianz in Richtung einer parameter Achse oder Iso-Surface plots.). Nur weiss ich nicht mal ob ich diese Kreuz Vergleiche machen darf? Ich habe schon viel in google gesucht d.h. Begriffe wie "Cross Valdiation Dice", "Segmentation Consistency", etc. Nur finde ich nicht wirklich was ich mache.

Besten dank für einen Ratschlag.

Qsxqsx

        
Bezug
Segmentation Cross Validation: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 17:20 Mi 22.07.2015
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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