CT扫描中下颌骨的鲁棒全自动分割
计算机视觉与模式识别
2017-02-24 v1
摘要
从计算机断层扫描（CT）中进行下颌骨分割具有挑战性，原因在于下颌骨结构不规则、形状模式复杂以及关节处缺乏对比度。此外，牙齿与下颌骨以及下颌骨与颅骨其余部分的连接使得自动识别下颌骨边界极为困难。本研究通过提出一种新颖框架应对这些挑战，我们将分割定义为两个互补任务：识别与描绘。对于识别，我们使用随机森林回归在3D中定位下颌骨。对于描绘，我们提出使用基于3D梯度的模糊连通性（FC）图像分割算法，在识别出的下颌骨子体积上操作。尽管存在严重的CT伪影和牙科填充物（在我们的实验中占CT图像数据的一半），我们仍取得了高精度的检测和描绘结果。具体而言，检测准确率超过96%（通过交并并（UoI）衡量），描绘准确率91%（通过Dice相似系数衡量），且形状失配小于1毫米（豪斯多夫距离）。
引用
@article{arxiv.1702.07059,
title = {Robust and fully automated segmentation of mandible from CT scans},
author = {Neslisah Torosdagli and Denise K. Liberton and Payal Verma and Murat Sincan Janice Lee and Sumanta Pattanaik and Ulas Bagci},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.07059},
year = {2017}
}
备注
4 pages, 5 figures, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2017