NEČASOVÁ, Tereza, Ninon BURGOS a David SVOBODA. Validation and evaluation metrics for medical and biomedical image synthesis. In Ninon Burgos, David Svoboda. Biomedical Image Synthesis and Simulation - Methods and Applications. 1st ed. Neuveden: Elsevier, 2022, s. 573-600. The MICCAI Society book Series. ISBN 978-0-12-824349-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-824349-7.00032-3.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Validation and evaluation metrics for medical and biomedical image synthesis
Autoři NEČASOVÁ, Tereza (203 Česká republika, garant, domácí), Ninon BURGOS (250 Francie) a David SVOBODA (203 Česká republika, domácí).
Vydání 1st ed. Neuveden, Biomedical Image Synthesis and Simulation - Methods and Applications, od s. 573-600, 28 s. The MICCAI Society book Series, 2022.
Nakladatel Elsevier
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Kapitola resp. kapitoly v odborné knize
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/22:00126257
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-0-12-824349-7
Doi http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-824349-7.00032-3
Klíčová slova anglicky Image synthesis; Image simulation; Similarity;Distance metrics;Image datasets
Štítky cbia-web
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 3. 2023 11:40.
Anotace
Synthetic image data play an important role in the verification of medical and biomedical image analysis algorithms. However, the usage of such data strongly relies on their quality and plausibility. Despite the emergence of many frameworks for image synthesis in recent years, the quality of the generated images has not been sufficiently assessed in many cases, or the methodology varied across the publications. If we want to use synthetic image data for the verification of biomedical analysis tools, then the images should resemble the real ones as much as possible with evidence about their similarity. Initially, the hardware available for simulations was limited. Therefore, the validation was not under the scope of interest. With the technological improvements, the expectations put on synthetic data have arisen. Proper validation of synthetic image data is nowadays becoming essential.
Návaznosti
MUNI/A/1145/2021, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace XI. (Akronym: SV-FI MAV XI.)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace XI.
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 06:09