Abstract-This paper föreslår en metod för segmentering prostata på magnetisk resonans (MR) bilder. En superpixel-baserad 3D-graf skär algoritm föreslås för att få prostataytan. I stället för pixlar betraktas superpixlar som de grundläggande bearbetningsenheterna för att konstruera en 3D superpixelbaserad graf. Superpixlarna är märkta som prostatan eller bakgrunden genom att minimera en energifunktion med hjälp av grafklipp baserat på 3D superpixel-baserade grafen. För att bygga energifunktionen föreslog vi en superpixel-baserad form dataterm, ett utseende dataterm, och två superpixel-baserade jämnhetstermer. De föreslagna superpixel-baserade termerna ger effektiviteten och robustheten för segmenteringen av prostatan. Den segmentering resultat av graf skärningar används som en initiering av en 3D aktiv kontur modell för att övervinna nackdelen av grafen skär. Resultatet av 3D-aktiv konturmodell används sedan för att uppdatera formmodellen och utseendemodellen för grafskärningen. Iterationer av 3D graf klipp och 3D aktiv kontur modell har möjlighet att hoppa ut ur lokala minima och få en slät prostata yta. När det gäller våra 43 MR-volymer ger den föreslagna metoden ett genomsnittligt Dice-förhållande på procent. På PROMISE12-testdatauppsättningen rangordnades vår metod på andra plats; medelvärdet för Dice-förhållandet och standardavvikelsen är %. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar flera toppmoderna prostata MRI-segmenteringsmetoder. Index Terms-3D graf skär, aktiv kontur modell, superpixel, magnetisk resonanstomografi (MRI), prostata segmentering.
Tian m.fl. REF införlivade grafklippet och 3D CV-modellen för prostatasegmentering i MR Images.
Superpixel-Based Segmentation for 3D Prostate MR Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}