一种用于CT扫描中小肠路径追踪的图论算法
图像与视频处理
2022-02-17 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种新颖的图论方法用于小肠路径追踪。该方法被表述为在基于肠壁检测构建的图上寻找给定起点与终点节点之间的最小代价路径。我们观察到，即便进行了肠壁检测，仍容易得到包含许多捷径的平凡解，即追踪路径会穿透小肠不同部分接触处不清晰的肠壁。因此，我们提出在路径搜索中引入必经节点，以更好地覆盖小肠的整个行程。所提方法无需使用真实路径进行训练，而先前的方法则需要。我们为10例腹部CT扫描获取了从小肠起点到终点全部连通的真实路径，从而能够对小肠全程的路径追踪进行评估。与基线方法相比，所提方法在多项指标上均有明显提升。所提方法在每例扫描中无误差追踪路径的最大长度平均超过800mm。
引用
@article{arxiv.2110.00466,
title = {A Graph-theoretic Algorithm for Small Bowel Path Tracking in CT Scans},
author = {Seung Yeon Shin and Sungwon Lee and Ronald M. Summers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00466},
year = {2022}
}
备注
Accepted to SPIE Medical Imaging 2022