Mandible ben segmentation från datortomografi (CT) skanningar är utmanande på grund av mandible strukturella oregelbundenheter, komplexa formmönster, och brist på kontrast i lederna. Dessutom gör anslutning av tänder till mandible och mandible till återstående delar av skallen det extremt svårt att identifiera mandible gräns automatiskt. Denna studie tar upp dessa utmaningar genom att föreslå en ny ram där vi definierar segmenteringen som två kompletterande uppgifter: erkännande och avgränsning. För igenkänning använder vi slumpmässig skogsregression för att lokalisera mandible i 3D. För avgränsning föreslår vi att man använder 3D-gradientbaserad fuzzy connectness (FC) bildsegmenteringsalgoritm, som arbetar på den erkända mandible sub-volym. Trots tunga CT artefakter och tandfyllningar, som består av hälften av CT-bilddata i våra experiment, har vi uppnått mycket exakt detektion och avgränsning resultat. Specifikt, detektion noggrannhet mer än 96% (mätt genom förening av skärningspunkt (UoI)), avgränsning noggrannhet 91% (mätt med tärning likhetskoefficient) och mindre än 1 mm i form missmatchning (Hausdorff Avstånd) hittades.
Torosdagli el REF föreslog en algoritm för bildsegmentering med 3D-gradientbaserad fuzzy connectness till segmentmandibles.
Robust and fully automated segmentation of mandible from CT scans
{'venue': '2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017)', 'journal': '2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}