大规模 CT 数据库中肝脏的自动分割与放射密度测定
图像与视频处理
2020-01-01 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
本研究提出一种用于计算机断层扫描（CT）图像中肝脏自动分割的技术。肝脏体积的定位基于与作者所开发的优化肝脏模板集的相关性，该模板集允许清晰的几何解释。放射密度值根据分割肝脏的边界计算，从而可识别肝脏异常。该技术的性能在来自莫斯科统一放射信息系统（URIS）数据集的 700 张 CT 图像上进行了评估。尽管精度有所下降，该技术仍适用于肝脏区域部分可见的 CT 体积。该技术可用于处理以各种患者体位获取、在广泛曝光参数范围内的 CT 图像。它能够在拥有超过 100 万项检查的真实大规模医学数据库中处理低剂量 CT 扫描。
引用
@article{arxiv.1912.13290,
title = {Automatic segmentation and determining radiodensity of the liver in a large-scale CT database},
author = {N. S. Kulberg and A. B. Elizarov and V. P. Novik and V. A. Gombolevsky and A. P. Gonchar and A. L. Alliua and V. Yu. Bosin and A. V. Vladzymyrsky and S. P. Morozov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.13290},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 8 figures