AutoComb：用于 3D CTE 扫描的自动梳状征检测器
图像与视频处理
2025-03-03 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
梳状征是检测多种胃肠道疾病的重要成像标志物。它表现为肠壁沿线的血流增加，表明潜在异常，有助于医生诊断炎症性疾病。尽管具有临床意义，现有检测方法均为人工操作、耗时且易受主观解释影响，因为需要多平面图像定向。据我们所知，我们是首次提出一种从 CTE 扫描中完全自动检测梳状征的技术。我们的新方法基于开发一个概率图，通过识别精细的血管分叉和壁面增强来显示病理性高血管化区域。这些模块包括使用深度学习分割模型、高斯混合模型（GMM）、通过血管性滤波器提取血管、通过邻域最大化迭代概率增强血管性，以及在血管上采用基于距离的加权方案。实验结果表明，我们的流程能有效识别梳状征，为克罗恩病和梳状征被视为重要标志物的相关高血管化疾病提供了一个客观、准确且可靠的工具以提升诊断准确性。
引用
@article{arxiv.2502.21311,
title = {AutoComb: Automated Comb Sign Detector for 3D CTE Scans},
author = {Shashwat Gupta and Sarthak Gupta and Akshan Agrawal and Mahim Naaz and Rajanikanth Yadav and Priyanka Bagade},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.21311},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 5 figures