Aktiv kontursegmentering och dess robusta implementering med hjälp av nivåuppsättningsmetoder är väletablerade teoretiska metoder som har studerats grundligt i bildanalyslitteraturen. Trots att det finns dessa kraftfulla segmenteringsmetoder fortsätter behovet av klinisk forskning att tillgodoses, i stor utsträckning, med hjälp av manuell spårning av skivor för skivor. För att överbrygga klyftan mellan metodiska framsteg och klinisk rutin utvecklade vi en öppen källkodsapplikation kallad ITK-SNAP, som är avsedd att göra nivåuppsättning segmentering lätt tillgänglig för ett brett spektrum av användare, inklusive de med liten eller ingen matematisk expertis. Denna uppsats beskriver metoder och programvaruteknik filosofi bakom detta nya verktyg och ger resultat av validering experiment som utförs i samband med en pågående barnautism neuroimering studie. Valideringen etablerar SNAP intrarater och interner tillförlitlighet och överlappar felstatistik för caudatekärnan och finner att SNAP är ett mycket tillförlitligt och effektivt alternativ till manuell spårning. Analoga resultat för segmentering av laterala ventriklarna tillhandahålls. D Försörjning.
Ett program med öppen källkod som kallas ITK-SNAP utvecklades REF för nivåuppsättningssegmentering.
User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}