Visual Attention Detection of Gaussian Profile 2D Structures in Medical Imaging

A new approach to automatic visual attention detection is presented. It is based on detecting irregularities in gradient flow fields with a model which calculates 3 innovative measures for each pixel and using this information concludes which measure combinations are likely to be in salient areas. Studies with test images give good results, especially for tubular structure detection. The most relevant application is blood vessel segmentation, others include content-based image compression, brain research and visual attention modeling. The main line of thought is that the proposed model could be used as a response function in blood vessel detection, but to reach verifiably state-of-the-art would require further research.Esitellään uusi lähestymistapa visuaalisten huomionkohteiden havaitsemiseksi. Se perustuu gradienttivirtauskenttien epäsäännöllisyyksien huomioimiseen mallilla, joka laskee 3 innovatiivista mitta-arvoa kullekin pikselille ja päättelee tästä tiedosta, mitkä arvokombinaatiot todennäköisimmin sijaitsevat kiintoisilla alueilla. Kokeet antoivat hyviä tuloksia, erityisesti tubulaaristen rakenteiden havainnointiin. Pätevin sovellusalue on verisuonten segmentointi; muihin kuuluu sisältöpohjainen kuvanpakkaus, aivotutkimus ja visuaalisen attention mallittaminen. Johtoajatuksena on, että esiteltyä menetelmää voisi käyttää vastefunktiona verisuonten segmentoinnissa, mutta alan huipulle nouseminen todistettavalla tavalla vaatisi jatkotutkimuksia

Fragmented environment affects birch leaf endophytes

v2007o