3DBGrowth：磁共振成像中椎体体积分割与重建
图像与视频处理
2019-07-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
医学图像的分割对于使若干分析与分类过程更加可靠至关重要。随着出现背痛及相关问题的人数不断增加，椎体半自动分割与三维重建对于支持决策制定变得更为重要。三维重建允许对每节椎体状况进行快速且客观的分析，这可能在手术规划与合适治疗方案评估中发挥重要作用。在本文中，我们提出 3DBGrowth，其在高效的针对二维图像的 Balanced Growth 方法上发展出一种三维重建。我们还利用标注时间的斜率系数来减少需标注切片的总数，从而降低手动标注所花费的时间。我们在一个包含 17 个 MRI 检查的代表性数据集上展示了实验结果，表明我们的方法显著优于竞争对手，并且平均而言，仅须标注 37% 的含有椎体内容的切片而不损失性能/精度。与最先进（SOTA）方法相比，我们在可比较的处理时间内实现了超过 5% 的 Dice 分数提升。此外，3DBGrowth 对不精确的种子点表现良好，这减少了专家手动标注所花费的时间。
引用
@article{arxiv.1906.10288,
title = {3DBGrowth: volumetric vertebrae segmentation and reconstruction in magnetic resonance imaging},
author = {Jonathan S. Ramos and Mirela T. Cazzolato and Bruno S. Faiçal and Marcello H. Nogueira-Barbosa and Caetano Traina and Agma J. M. Traina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.10288},
year = {2019}
}
备注
This is a pre-print of an article published in Computer-Based Medical Systems. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1109/CBMS.2019.00091