基于局部纹理特征的棘鳞状颈部溃疡 CT 分割
计算机视觉与模式识别
2025-01-10 v1
摘要
棘鳞状颈部溃疡（ECR）是影响牙齿的溃疡过程。部分患者中，活跃溃疡会停止并被骨组织取代；而在其他情况下，溃疡会继续进行最终导致牙齿脱落。为进行 proper ECR 评估，建议采用棘鳞状 CT（CBCT）作为影像学手段，以实现对这些病灶的 3D 表征。虽然可以手动识别和测量 CBCT 扫描中的 ECR 溃疡，但该过程耗时且高度依赖人为误差。因此，迫切需要开发一种自动方法来识别和量化 CBCT 中 ECR 溃疡的严重程度。本文提出了一种基于自动二分类的 ECR 病灶分割方法，该方法利用局部提取的体素级纹理特征。我们在 6 个纵向 CBCT 数据集上对该方法进行评估，表明某些纹理特征可用于准确检测 ECR 导致的细微 CBCT 信号变化。我们还提出了对病灶内纹理特征进行聚类分析的初步分析，以分层这些病灶并识别提示骨化的模式。这类方法是开发预测 ECR 是否继续进行或停止的预后生物标志物的重要步骤，从而有助于制定治疗决策。
引用
@article{arxiv.2501.05236,
title = {Automated external cervical resorption segmentation in cone-beam CT using local texture features},
author = {Sadhana Ravikumar and Asma A. Khan and Matthew C. Davis and Beatriz Paniagua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05236},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 3 figures, 1 table