Abstrakt. Vi presenterar ett nytt generiskt segmenteringssystem för helautomatisk multi-organ segmentering från CT medicinska bilder. Därmed kombinerar vi fördelarna med lärande-baserade metoder på punkt molnbaserade form representation, en sådan hastighet, robusthet, punktkorrespondenser, med de av PDE-optimering-baserade nivåuppsättning metoder, såsom hög noggrannhet och det enkla förebyggandet av segment överlappningar. I ett riktmärke på 10-100 kommenterade dataset för levern, lungorna och njurarna visar vi att det föreslagna systemet ger segmenteringsnoggrannhet på 1,17-2,89 mm genomsnittliga ytfel. Genom den nivåuppsättning segmentering (som initieras av de lärande-baserade segmenteringar) bidrar med en 20%-40% ökning av noggrannheten.
REF ) initierar flerregionsnivåuppsättningen segmentering med resultat från en inlärningsbaserad metod.
Automatic Multi-organ Segmentation Using Learning-Based Segmentation and Level Set Optimization
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}