Att veta var och volymen av prostatan är viktigt för ultraljudsstyrd prostata brachyterapi, en vanlig prostatacancer behandlingsmetod. Prostatagränsen måste segmenteras innan en dosplan kan erhållas. Men manuell segmentering är mödosamt och tidskrävande. Detta dokument introducerar en halvautomatisk segmenteringsalgoritm baserad på dyadiska wavelettransform (DWT) och den diskreta dynamiska konturen (DDC). En splineinterpoleringsmetod används för att bestämma den ursprungliga konturen baserat på fyra användardefinierade initialpunkter. DDC-modellen förfinar sedan den ursprungliga konturen baserad på ungefärliga koefficienter och de waveletkoefficienter som genereras med hjälp av DWT. DDC-modellen utförs under två inställningar. Koefficienter som används i dessa två inställningar härleds med hjälp av utjämningsfunktioner med olika storlekar. En urvalsregel används för att välja den bästa konturen baserat på de konturer som produceras i dessa två inställningar. Noggrannheten i den slutliga kontur som produceras av den föreslagna algoritmen utvärderas genom att jämföra den med den manuella kontur som beskrivs av en expertobservatör. Totalt 114 2D TRUS-bilder tagna för sex olika patienter som planerades för brachyterapi segmenterades med den föreslagna algoritmen. Den genomsnittliga skillnaden mellan konturen segmenterad med hjälp av den föreslagna algoritmen och den manuellt skisserade konturen är mindre än 3 pixlar.
En annan halvautomatisk segmenteringsalgoritm baserad på den dyadiska våget transform och de diskreta dynamiska konturerna användes i REF.
Prostate segmentation algorithm using dyadic wavelet transform and discrete dynamic contour
{'venue': 'Physics in medicine and biology', 'journal': 'Physics in medicine and biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}