Numerisk uppskattning av storleken på njuren är användbar för att utvärdera förhållandena i njuren, särskilt, när seriell MR avbildning utförs för att utvärdera njurfunktionen. Detta papper presenterar en ny metod för automatisk segmentering av njuren i tredimensionell (3D) MR bilder, genom att extrahera textur funktioner och statistisk matchning av geometrisk form av njuren. En uppsättning Wavelet-baserade vektormaskiner (W-SVM) tränas på MR-avbildningarna. De W-SVMs fångar textur tidigare MRI för klassificering av njure och icke-kidney vävnader i olika zoner runt njurgränsen. I segmenteringsförfarandet tränas dessa W-SVMs för att preliminärt märka varje voxel runt njurmodellen som en njure eller icke-kidney voxel genom texturmatchning. En sannolikhet njure modell skapas med hjälp av 10 segmenterade MRI-data. Modellen är initialt lokaliserad baserat på intensitetsprofilerna i tre riktningar. Viktfunktionerna definieras för varje märkt voxel för varje Wavelet-baserad, intensitetsbaserad och modellbaserad etikett. Följaktligen har varje voxel tre etiketter och tre vikter för Wavelet-funktionen, intensiteten och sannolikhetsmodellen. Med hjälp av en 3D kantdetektionsmetod återlokaliseras modellen och den segmenterade njuren modifieras baserat på en regionväxande metod i modellregionen. Sannolikhetsmodellen återlokaliseras baserat på resultaten och denna slinga fortsätter tills segmenteringen konvergerar. Experimentella resultat med mus MRI-data visar den föreslagna metodens goda prestanda vid segmentering av njuren i MR-bilder.
I REF tränas Wavelet-baserade vektormaskiner (W-SVM) för att fånga njurstrukturen i tredimensionella (3D) MR-bilder för att automatiskt segmentera njurarna.
Automatic 3D segmentation of the kidney in MR images using wavelet feature extraction and probability shape model
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}