基于 3D Slicer 的垂体腺瘤体积测量
计算机视觉与模式识别
2012-12-13 v1
摘要
在本研究中，我们展示了使用免费开源的生物医学研究医学图像计算平台 (3D) Slicer 进行垂体腺瘤体积测量的方法。脑病理（如垂体腺瘤）的体积变化是医生治疗决策的关键因素，通常体积是通过手动获取的。因此，需要对定期获得的磁共振成像 (MRI) 数据进行手动逐层分割。与这种耗时且用户密集的手动逐层分割过程相比，Slicer 是一种显著更快且用户操作更少的替代方案。在本文中，我们将十个垂体腺瘤的纯手动分割与 Slicer 下的半自动分割进行了比较。医生完全手动逐层绘制边界，并使用 Slicer 中基于竞争性区域生长的模块 GrowCut 执行了 Slicer 增强的分割。结果表明，基于 GrowCut 的分割所需时间和用户精力平均比纯手动分割减少约百分之三十。此外，我们计算了手动分割与基于 Slicer 的分割之间的 Dice 相似系数 (DSC)，以证明两者具有可比性，得到的平均 DSC 为 81.97\pm3.39%。
引用
@article{arxiv.1212.2860,
title = {Pituitary Adenoma Volumetry with 3D Slicer},
author = {Jan Egger and Tina Kapur and Christopher Nimsky and Ron Kikinis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.2860},
year = {2012}
}
备注
7 pages, 5 figures, 2 tables, 30 references