3.3.1. Giới thiệu
Do sự phát triển nhanh chóng của hệ thống hình ảnh y tế, phân đoạn ảnh phải đối mặt với những thách thức ngày càng khó khăn và khác nhau. Để đối phó với sự đa dạng ngày càng tăng của dữ liệu gặp phải trong hình ảnh y tế, các công cụ phân đoạn phải có khả năng xử lý các mô hình nhiễu khác nhau. Để đạt được điều này, các phương pháp phải xem xét phân đoạn ảnh là một vấn đề tối ưu hóa liên tục được thích nghi đặc biệt. Thật vậy, các tính toán của một hình dạng nhất định (ví dụ phân đoạn) có thể được mô hình hóa một cách thuận lợi như các lựa chọn tối ưu hàm năng lượng liên tục. Các hàm số năng lượng liên tục cho phép việc sử dụng các thuộc tính quang hình ảnh như kết cấu và nhiễu, cũng như hình dạng trước của các đối tượng được phân đoạn.
Vì vậy, phương pháp tập trung vào khu vực và lấy hàm mật độ xác suất của tính năng hình ảnh bên trong các khu vực quan tâm [6]. Đặt biệt, chúng ta nên xem xét việc tối ưu hóa sự phân kỳ giữa các pdfs đại diện cho một thiết lập chung cho cả hai phân đoạn và theo dõi trong hình ảnh y tế. Khi xem xét một khuôn khổ phân đoạn, mục đích là tối đa hóa khoảng cách giữa các pdf của khu vực bên trong và pdf của khu vực bên ngoài. Pdf có thể
được coi là tham số (ví dụ: Gaussian, Rayleigh ...) hoặc không tham số. Trong lịch sử, theo dõi khu vực bằng cách sử dụng hàm mật độ xác suất không tham số đã được đề xuất đầu tiên cho video và sau đó phát triển cho các chuỗi theo dõi cấu trúc tim trong MRI truyền dịch (p-MRI). Để đối phó với việc dữ liệu bị mất và để giảm bớt các vấn đề khởi tạo trong phân đoạn ảnh y tế, một hình dạng trước khi vào cấu trúc để được cách ly có thể cần thiết.
Một trong những điểm khó khăn liên quan đến phương pháp biến phân vẫn là chương trình giải quyết phù hợp. Chúng ta đề xuất ở đây để xem xét hai phương án chính. Phương án đầu tiên dựa trên hiệu quả của công cụ tiên tiến, tối ưu hóa và phương án thứ hai dựa trên hiệu quả công cụ tối ưu hóa lồi không trơn tru. Một số ví dụ phân đoạn của hình ảnh y tế được thực hiện (MRI não và tim, siêu âm tim, chụp MRI truyền dịch) cho thấy khả năng thích ứng của các phương pháp thống kê phân đoạn đó.