通过联合椎骨-肋骨图谱提升椎骨分割精度
计算机视觉与模式识别
2016-06-14 v1
摘要
精确的脊柱分割有助于改善椎骨异常（如椎骨骨折）的识别和定量表征。然而，在现有基于计算机断层扫描（CT）图像的自动化椎骨分割方法中，由于这些高密度结构在三维 CT 容积中位置邻近，会发生向附近骨骼（如肋骨）的泄漏错误。为减少此类误差，我们提出使用联合椎骨-肋骨图谱，通过多图谱联合标签融合来改善椎骨分割。在包含 10 个病理性和创伤性脊柱患者的 CT 图像中，对 106 个胸椎和腰椎进行了逐椎骨分割和评估。椎骨图谱产生的分割结果会出现向肋骨泄漏的错误。使用联合椎骨-肋骨图谱使左右横突的 Dice 系数从 92.5 ± 3.1% 显著提升至 93.8 ± 2.1%，平均和最大表面距离分别从 0.75 ± 0.60 mm 和 8.63 ± 4.44 mm 降低至 0.30 ± 0.27 mm 和 3.65 ± 2.87 mm。
引用
@article{arxiv.1602.00585,
title = {Improving Vertebra Segmentation through Joint Vertebra-Rib Atlases},
author = {Yinong Wang and Jianhua Yao and Holger R. Roth and Joseph E. Burns and Ronald M. Summers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.00585},
year = {2016}
}
备注
Manuscript to be presented at SPIE Medical Imaging 2016, 27 February - 3 March, 2016, San Diego, California, USA