腹部 CT 扫描中胰腺自动分割的自底向上方法
计算机视觉与模式识别
2014-08-01 v1
摘要
器官分割是计算机辅助诊断（CAD）系统检测病理并进行定量分析的先决条件。对于胰腺等解剖结构高变异性的腹部器官，以往的分割工作在准确性上低于心脏或肝脏等器官。本文提出了一种完全自动化的自底向上方法，利用腹部计算机断层扫描（CT）进行胰腺分割。该方法基于通过分类图像块进行的分层双层信息传播。它通过对由简单线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering）方法过分割的 2D CT 切片上的图像块级置信度进行池化，将超像素标记为胰腺或非胰腺。在图像块级训练了监督随机森林（RF）分类器，并在超像素级应用了两级级联的 RF，分别结合了多通道特征提取。在使用 80 个患者 CT 体积进行的六折交叉验证中，我们取得了 68.8% 的 Dice 系数和 57.2% 的 Jaccard 指数，与已发表的最先进方法相当或略优。
引用
@article{arxiv.1407.8497,
title = {A Bottom-Up Approach for Automatic Pancreas Segmentation in Abdominal CT Scans},
author = {Amal Farag and Le Lu and Evrim Turkbey and Jiamin Liu and Ronald M. Summers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.8497},
year = {2014}
}
备注
Abdominal Workshop in Conjunction with MICCAI 2014