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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Abstract: Learning of Representative Multi-Resolution Multi-Object Statistical Shape Models from Small Training Populations

verfasst von : Matthias Wilms, Heinz Handels, Jan Ehrhardt

Erschienen in: Bildverarbeitung für die Medizin 2017

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Statistical shape models learned from a population of training shapes are frequently used as a shape prior. A key problem associated with their training is to provide a representative and large training set of (manual) segmentations. Therefore, models often suffer from the high-dimension-low-sample-size (HDLSS) problem, which limits their expressiveness and directly affects their performance.

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Metadaten
Titel
Abstract: Learning of Representative Multi-Resolution Multi-Object Statistical Shape Models from Small Training Populations
verfasst von
Matthias Wilms
Heinz Handels
Jan Ehrhardt
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Bildverarbeitung für die Medizin 2017

Print ISBN: 978-3-662-54344-3

Electronic ISBN: 978-3-662-54345-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-54345-0_81