Abstract-The segmentering av mänskliga luftvägsträd från volymetrisk datortomografi (CT) bilder bygger ett viktigt steg för många kliniska tillämpningar och för fysiologiska studier. Tidigare föreslagna algoritmer lider av ett eller flera problem: läcker in i omgivande lungparenkyma, behovet av att användaren manuellt justera parametrar, överdriven körtid. Lågdos CT-skanningar används alltmer i lungscreening studier, men segmentering dem med traditionella luftvägssegmentering algoritmer ger ofta mindre än tillfredsställande resultat. I detta dokument presenteras en ny luftvägssegmenteringsmetod baserad på fuzzy konnektivitet. Små anpassningsområden av intresse används som följer luftvägsgrenarna eftersom de är segmenterade. Detta har flera fördelar. Det gör det möjligt att upptäcka läckor tidigt och undvika dem, segmenteringsalgoritmen kan automatiskt anpassa sig till ändrade bildparametrar, och datortiden hålls inom måttliga värden. Den nya metoden är robust i den meningen att den fungerar på olika typer av skanningar (låg dos och regelbunden dos, normala försökspersoner och sjuka personer) utan att användaren behöver justera några parametrar manuellt. Jämförelse med en vanlig region-grow segmenteringsalgoritm visar att den nyligen föreslagna metoden hämtar ett betydligt högre antal luftvägsgrenar. En metod som utför noggranna tvärsnittsmätningar av luftvägarna på luftvägarna presenteras som ytterligare ett bearbetningssteg. Mätningar utförs i den ursprungliga grånivåvolymen. Validering på en fantom visar att subvoxelnoggrannhet uppnås för alla luftvägsstorlekar och luftvägsorienteringar. Index Terms-Adaptive region av intresse, luftväg träd segmentering, suddig konnektivitet, lungtomografi, kvantitativ analys.
Tschirren m.fl. REF presenterade en luftvägssegmenteringsalgoritm baserad på fuzzy konnektivitet.
Intrathoracic airway trees: segmentation and airway morphology analysis from low-dose CT scans
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}