Abstract-Human kolon har komplexa strukturer främst på grund avhaustral veck. Fällorna är tunna platta utstickningar på kolonväggen, vilket komplicerar formanalysen för datorstödd detektion (CAD) av kolonpolyper. Vik segmentering kan bidra till att minska den strukturella komplexiteten, och vecken kan fungera som en anatomisk referens för datortomografiska kolonografi (CTC). Därför har vi i denna studie, baserat på en modell av avgasveckets gränser, utvecklat en nivåinställning för att automatiskt segmentera vikytorna. För att utvärdera den utvecklade veck segmenteringsalgoritmen, etablerade vi först den grundläggande sanningen om haustral veck gränser genom experters utnyttjande av 15 patient CTC dataset utan allvarlig under / över kolon distention från två medicinska center. Segmenteringsalgoritmen upptäckte med framgång 92,7% av vecken i marksanningen. Utöver känslighetsmåttet utvecklade vi ytterligare en fördel med segmenterat områdesförhållande (SAR), dvs. förhållandet mellan skärningspunktens area och föreningen av de expertdragna vecken och arean av de automatiskt segmenterade vecken, för att mäta segmenteringsnoggrannheten. Segmenteringsalgoritmen nådde ett medelvärde av SAR = 86,2%, vilket visar en bra matchning med marksanningen på vikytorna. Vi tror att de automatiskt segmenterade vikytorna har potential att gynna många efterförfaranden i CTC, såsom CAD, taenia coli extraktion, supin-prone registrering, etc.
En vik gräns modellering och segmentering algoritm infördes, och den segmenterade area ratio (SAR) metrisk infördes också för att mäta noggrannheten i segmenteringen REF.
Haustral Fold Segmentation With Curvature-Guided Level Set Evolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}