En atlasbaserad segmenteringsmetod presenteras som kombinerar lågnivåverksamhet, en affin probabilistisk atlas och en multiatlasbaserad segmentering. Den föreslagna kombinationen ger mycket noggrann segmentering på grund av registreringar och atlas urval baserat på de regioner av intresse (ROI) och grova segmenteringar. Vårt tillvägagångssätt delar följande gemensamma element mellan den probabilistiska atlasen och multiatlas-segmenteringen: a) den rumsliga normaliseringen och b) segmenteringsmetoden, som bygger på att minimera en diskret energifunktion med hjälp av grafskärningar. Metoden utvärderas för segmentering av levern i datortomografi (CT) bilder. Lågnivåoperationer definierar en ROI runt levern från en buk CT. Vi genererar en probabilistic atlas med hjälp av en affin registrering baserad på geometri ögonblick från manuellt märkta data. Därefter erhålls en grov segmentering av levern från de probabilistiska atlaserna med låg beräkningsansträngning. Därefter, en multiatlas segmentering metod förbättrar noggrannheten av segmenteringen. Både atlas val och nonrigid registreringar av multiatlas approach använder en binär mask definieras av grov segmentering. Vi visar experimentellt att detta tillvägagångssätt presterar bättre än atlas urval och nonrigid registreringar i hela ROI. Segmenteringsresultaten är jämförbara med dem som erhållits av mänskliga experter och med andra nyligen publicerade resultat.
Platero och Tobar i REF presenterade en kombination mellan de probabilistiska atlaserna och multi atlassegmenteringen för leversegmentering från CT-bilder.
A Multiatlas Segmentation Using Graph Cuts with Applications to Liver Segmentation in CT Scans
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}