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Error Estimation for Appearance Model Segmentation of Musculoskeletal Structures Using Multiple, Independent Sub-models

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Paul A. Bromiley
Eleni P. Kariki
Timothy F. Cootes
Erschienen in
Computational Methods and Clinical Applications for Spine Imaging
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Segmentation of structures in clinical images is a precursor to computer-aided detection (CAD) for many musculoskeletal pathologies. Accurate CAD systems could considerably improve the efficiency and objectivity of radiological practice by providing clinicians with image-based biomarkers calculated with minimal human input. However, such systems rarely achieve human-level performance, so extensive manual checking may be required. Their practical utility could therefore be increased by accurate error estimation, focusing manual input on the images or structures where it is needed. Standard techniques such as the minimum variance bound can estimate random errors, but provide no way to estimate any systematic errors due to model fitting failure.
We describe the use of multiple, independent sub-models to estimate both systematic and random errors. The approach is evaluated on vertebral body segmentation in lateral spinal images, demonstrating large (up to 50%) and significant improvements in the accuracy of error classification with concurrent improvements in annotation accuracy. Whilst further work is required to elucidate the definition of “independence” in this context, we conclude that the approach provides a valuable component for appearance model based CAD systems.

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Titel
Error Estimation for Appearance Model Segmentation of Musculoskeletal Structures Using Multiple, Independent Sub-models
Verfasst von
Paul A. Bromiley
Eleni P. Kariki
Timothy F. Cootes
Copyright-Jahr
2019
Buch
Computational Methods and Clinical Applications for Spine Imaging

Print ISBN: 978-3-030-13735-9

Electronic ISBN: 978-3-030-13736-6

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-13736-6_5
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