垂体腺瘤的术前体积确定
计算机视觉与模式识别
2016-02-08 v1 计算几何
图形学
摘要
最常见的鞍区病变是垂体腺瘤，且鞍区肿瘤约占所有颅内肿瘤的10-15%。手动逐层分割相当耗时，可通过使用适当的算法来减少。在本工作中，我们提出一种用于垂体腺瘤的分割方法。该方法基于我们最近应用于多形性胶质母细胞瘤分割的算法。由于缺少对比增强边界，对该方案进行修改用于腺瘤分割，其执行难度更大。在我们的实验评估中，神经外科医生对十例磁共振成像（MRI）病例进行了手动逐层分割。使用戴斯相似系数（DSC）将这些分割与所提方法的分割结果进行比较。所有数据集的平均DSC为75.92% ± 7.24%。手动分割耗时约四分钟，而我们的算法仅需约一秒。
引用
@article{arxiv.1602.02022,
title = {Preoperative Volume Determination for Pituitary Adenoma},
author = {Dzenan Zukic and Jan Egger and Miriam H. A. Bauer and Daniela Kuhnt and Barbara Carl and Bernd Freisleben and Andreas Kolb and Christopher Nimsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.02022},
year = {2016}
}
备注
7 pages, 6 figures, 1 table, 16 references in Proc. SPIE 7963, Medical Imaging 2011: Computer-Aided Diagnosis, 79632T (9 March 2011). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1103.1778