Unsupervised quality control of segmentations based on a smoothness and intensity probabilistic model

Benoît Audelan; Hervé Delingette

doi:10.1016/j.media.2020.101895

Article Dans Une Revue Medical Image Analysis Année : 2020

Unsupervised quality control of segmentations based on a smoothness and intensity probabilistic model

(1) , (1)

1

Benoît Audelan

Fonction : Auteur
PersonId : 1052284

E-Patient : Images, données & mOdèles pour la médeciNe numériquE

Hervé Delingette

Fonction : Auteur
PersonId : 2424
IdHAL : herve-delingette
ORCID : 0000-0001-6050-5949
IdRef : 050645714

E-Patient : Images, données & mOdèles pour la médeciNe numériquE

Mots clés

Unsupervised quality control Image segmentation Bayesian learning Unsupervised quality control

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Fichier principal

revised_manuscript.pdf (4.21 Mo)

Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Benoît Audelan : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-03044140

Soumis le : mardi 8 décembre 2020-08:59:56

Dernière modification le : jeudi 15 février 2024-03:32:11

Archivage à long terme le : mardi 9 mars 2021-18:12:13

Dates et versions

hal-03044140 , version 1 (08-12-2020)

Identifiants

HAL Id : hal-03044140 , version 1
DOI : 10.1016/j.media.2020.101895

Citer

Benoît Audelan, Hervé Delingette. Unsupervised quality control of segmentations based on a smoothness and intensity probabilistic model. Medical Image Analysis, 2020, 68, pp.101895. ⟨10.1016/j.media.2020.101895⟩. ⟨hal-03044140⟩

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