Syfte Segmentering av levern från buk datortomografi (CT) bilder är ett viktigt steg i vissa datorstödda kliniska ingrepp, såsom kirurgi planering för levande donator levertransplantation, strålbehandling och volymmätning. I detta arbete utvecklar vi en djupt lärande algoritm med graf skärförfining för att automatiskt segmentera levern i datortomografi. Metoder Den föreslagna metoden består av två huvudsteg: i) samtidig leverdetektering och probabilistisk segmentering med 3D-konvolutionella neurala nätverk; ii) noggrannhet förfining av den inledande segmenteringen med grafskärning och den tidigare inlärda sannolikhetskartan. Resultat Den föreslagna metoden validerades på fyrtio CT-volymer tagna från två offentliga databaser MICCAI-Sliver07 och 3Dircadb1. För MICCAI-Sliver07-testdatauppsättningen är den beräknade genomsnittliga kvoten för volymetrisk överlappningsfel (VOE), den relativa volymskillnaden (RVD), den genomsnittliga symmetriska ytsträckan (ASD), den symmetriska ytsträckan (RMSD) och den maximala symmetriska ytsträckan (MSD) 5,9, 2,7 %, 0,91, 1,88 respektive 18,94 mm. För datauppsättningen 3Dircadb1 är de beräknade medelvärdena för VOE, RVD, ASD, RMSD och MSD 9,36, 0,97 %, 1,89, 4,15 respektive 33,14 mm. Slutsatser Den föreslagna metoden är helt automatisk utan någon användarinteraktion. Kvantitativa resultat visar att den föreslagna metoden är effektiv och korrekt för uppskattning av levervolym i en klinisk setup. Den höga korrelationen mellan automatiska och manuella referenser visar att den föreslagna metoden kan vara tillräckligt bra för att ersätta den tidskrävande och icke-reproducerbara manuella segmenteringsmetoden.
Lu m.fl. REF utvecklade en helautomatisk ram för leversegmentering genom att kombinera djupinlärning och grafskärning.
Automatic 3D liver location and segmentation via convolutional neural network and graph cut
{'venue': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'journal': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}