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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Efficient Web-Based Review for Automatic Segmentation of Volumetric DICOM Images

verfasst von : Tobias Stein, Jasmin Metzger, Jonas Scherer, Fabian Isensee, Tobias Norajitra, Jens Kleesiek, Klaus Maier-Hein, Marco Nolden

Erschienen in: Bildverarbeitung für die Medizin 2019

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Within a clinical image analysis workflow with large data sets of patient images, the assessment, and review of automatically generated segmentation results by medical experts are time constrained. We present a software system able to inspect such quantitative results in a fast and intuitive way, potentially improving the daily repetitive review work of a research radiologist. Combining established standards with modern technologies creates a flexible environment to efficiently evaluate multiple segmentation algorithm outputs based on different metrics and visualizations and report these analysis results back to a clinical system environment. First experiments show that the time to review automatic segmentation results can be decreased by roughly 50% while the determination of the radiologist is enhanced.

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Metadaten
Titel
Efficient Web-Based Review for Automatic Segmentation of Volumetric DICOM Images
verfasst von
Tobias Stein
Jasmin Metzger
Jonas Scherer
Fabian Isensee
Tobias Norajitra
Jens Kleesiek
Klaus Maier-Hein
Marco Nolden
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-25326-4_33