基于多图谱的 d-TGA 先天性心脏病病理分层
计算机视觉与模式识别
2021-04-06 v1
摘要
多图谱分割传播方法的主要误差来源之一在于使用了与目标图像形态学上不相似的图谱数据库。本文中，我们利用与不良图谱选择相关的分割误差，构建一个用于术后右转位大动脉（d-TGA）病理分类的计算机辅助诊断（CAD）系统。所提方法提取一组描述分割质量的特征，并将其输入逻辑决策树以给出最终诊断。我们在一组包含健康病例与两种不同形式术后 d-TGA 的 60 幅全心 MR 图像上验证了方法。所报告 CAD 系统总体准确率为 93.33%。
引用
@article{arxiv.2104.01960,
title = {Multi-Atlas Based Pathological Stratification of d-TGA Congenital Heart Disease},
author = {Maria A. Zuluaga and Alex F. Mendelson and M. Jorge Cardoso and Andrew M. Taylor and Sébastien Ourselin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01960},
year = {2021}
}
备注
In: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2014