Abstrakt. Tumor segmentering i PET- och CT-bilder är notoriskt utmanande på grund av den låga rumsliga upplösningen i PET och låg kontrast i CT-bilder. I detta dokument har vi föreslagit en allmän ram för att använda både PET- och CT-bilder samtidigt för tumörsegmentering. Vår metod använder styrkan i varje avbildning modalitet: den överlägsna kontrasten av PET och den överlägsna rumsliga upplösningen av CT. Vi formulerar detta problem som en Markov Random Field (MRF) baserad segmentering av bilden par med en legaliserad term som straffar segmenteringsskillnaden mellan PET och CT. Vår metod simulerar den kliniska praktiken att avgränsa tumör samtidigt med både PET och CT, och kan samtidigt segmentera tumör från båda metoderna, uppnå globalt optimala lösningar i låg-order polynom tid genom en enda maximal flödesberäkning. Metoden utvärderades på kliniskt relevanta tumörsegmenteringsproblem. Resultaten visade att vår metod effektivt kan använda sig av både PET- och CT-bildinformation, vilket ger segmenteringsnoggrannhet på 0,85 i Dice likhetskoefficient och den genomsnittliga mediansträckan hausdorff avstånd (HD) på 6,4 mm, vilket är 10 % (resp., 16 %) förbättring jämfört med graf skärmetoden enbart med PET (resp., CT) bilder.
En gemensam PET-CT-bildsegmenteringsmetod föreslogs nyligen i REF, där en Markov Random Field (MRF) algoritm formulerades på en graf.
Globally optimal tumor segmentation in PET-CT images: a graph-based co-segmentation method
{'venue': 'Information processing in medical imaging : proceedings of the ... conference', 'journal': 'Information processing in medical imaging : proceedings of the ... conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}