Detection of Unseen Low-Contrast Signals Using Classic and Novel Model Observers

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Details zur Publikation

Autorinnen und Autoren: Xu Y, Schebesch F, Ravikumar N, Maier A
Herausgeber: Thomas M. Deserno, Andreas Maier, Christoph Palm, Heinz Handels, Klaus H. Maier-Hein, Thomas Tolxdorff
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Jahr der Veröffentlichung: 2019
Tagungsband: Informatik aktuell
Seitenbereich: 212-217
ISBN: 9783658253257
ISSN: 1431-472X


Abstract

Automatic task-based image quality assessment has been of importance in various clinical and research applications. In this paper, we propose a neural network model observer, a novel concept which has recently been investigated. It is trained and tested on simulated images with different contrast levels, with the aim of trying to distinguish images based on their quality/contrast. Our model shows promising properties that its output is sensitive to image contrast, and generalizes well to unseen low-contrast signals. We also compare the results of the proposed approach with those of a channelized hotelling observer (CHO), on the same simulated dataset.


FAU-Autorinnen und Autoren / FAU-Herausgeberinnen und Herausgeber

Maier, Andreas Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Ravikumar, Nishant
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Schebesch, Frank
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Xu, Yang
Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design)


Zitierweisen

APA:
Xu, Y., Schebesch, F., Ravikumar, N., & Maier, A. (2019). Detection of Unseen Low-Contrast Signals Using Classic and Novel Model Observers. In Thomas M. Deserno, Andreas Maier, Christoph Palm, Heinz Handels, Klaus H. Maier-Hein, Thomas Tolxdorff (Eds.), Informatik aktuell (pp. 212-217). Lübeck, DE: Springer Berlin Heidelberg.

MLA:
Xu, Yang, et al. "Detection of Unseen Low-Contrast Signals Using Classic and Novel Model Observers." Proceedings of the Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin, 2019, Lübeck Ed. Thomas M. Deserno, Andreas Maier, Christoph Palm, Heinz Handels, Klaus H. Maier-Hein, Thomas Tolxdorff, Springer Berlin Heidelberg, 2019. 212-217.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2019-20-05 um 09:53

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