Abstract-Manuell och automatiserad segmentering av enskilda muskler i magnetiska resonansbilder har erkänts som utmanande med tanke på den höga variationen av former mellan muskler och försökspersoner och diskontinuitet eller brist på synliga gränser mellan muskler. I den aktuella studien föreslog vi en originalalgoritm som möjliggör en halvautomatisk transversal spridning av manuellt ritade masker. Vår strategi var baserad på flera stigande och fallande icke-linjära registreringsmetoder som liknar uppskattningen av en Lagrangian bana tillämpas på manuella masker. Med hjälp av flera manuellt segmenterade skivor, har vi utvärderat vår algoritm på de fyra musklerna i quadriceps femoris gruppen. Vi visade främst att vår 3D-förökade segmentering var mycket exakt med ett genomsnittligt Dice likhetskoefficientvärde högre än 0,91 för minimal manuell inmatning av endast två manuellt segmenterade skivor.
För att underlätta processen kan en halvautomatisk bearbetning, baserad på tvärgående förökningar av manuellt dragna masker, användas REF.
Individual muscle segmentation in MR images: A 3D propagation through 2D non-linear registration approaches
{'venue': '2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'journal': '2017 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}