Abstract-segmenterande manliga bäckenorgan från CT bilder är en förutsättning för prostatacancer strålbehandling. Strålbehandlingens effektivitet beror i hög grad på segmenteringsnoggrannheten. Emellertid, exakt segmentering av manliga bäckenorgan är utmanande på grund av låg vävnadskontrast av CT-bilder, liksom stora variationer av form och utseende av bäckenorganen. Bland befintliga segmenteringsmetoder, deformerbara modeller är de mest populära, eftersom form tidigare kan lätt införlivas för att regularisera segmenteringen. Inte desto mindre begränsar känsligheten för initiering ofta deras prestanda, särskilt för segmentering organ med stora formvariationer. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att styra deformerbara modeller, vilket gör dem robusta mot godtyckliga initieringar. Specifikt, vi lär oss en deplacement regressor, som förutspår 3D deplacement från någon bild voxel till målorgangränsen baserat på den lokala patch utseende. Denna regressator ger en icke-lokal yttre kraft för varje vertex av deformerbar modell, vilket övervinner det initialiseringsproblem som de traditionella deformerbara modellerna lider av. För att lära sig en pålitlig regressator föreslås i synnerhet två strategier. 1) En multi-task slump skog föreslås för att lära förskjutning regressor tillsammans med organ klassificeraren; 2) en auto-context modell används för att iterativt genomdriva strukturell information under voxel-wise förutsägelse. Omfattande experiment på 313 planering CT-skanningar på 313 patienter visar att vår metod uppnår bättre resultat än alternativa klassificerings- eller regressionsbaserade metoder, och även flera andra befintliga metoder i CT bäckenorgan segmentering.
Gao m.fl. REF föreslog att man skulle lära sig en regressator som kan ge en icke-lokal yttre kraft för varje vertex av deformerbar modell.
Accurate Segmentation of CT Male Pelvic Organs via Regression-Based Deformable Models and Multi-Task Random Forests
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}