Syfte: Vi presenterar en helautomatisk algoritm för segmentering av prostatan i tredimensionell magnetisk resonans (MR) bilder. Metod: Vårt tillvägagångssätt kräver användning av en anatomisk atlas som byggs genom att beräkna omvandlingsfält som kartlägger en uppsättning manuellt segmenterade bilder till en gemensam referens. Dessa omvandlingsfält appliceras sedan på de manuellt segmenterade strukturerna i träningssetet för att få en probabilistisk karta på atlasen. Segmenteringen realiseras sedan genom ett tvåstegsförfarande. I det första steget registreras den bearbetade bilden på den probabilistiska atlasen. Därefter erhålls en probabilistisk segmentering genom att kartlägga den probabilistiska kartan över atlasen till patientens anatomi. I det andra steget utvecklas en deformerbar yta mot prostatagränserna genom att samla information från den probabilistiska segmenteringen, en bildfunktionsmodell och en statistisk formmodell. Under ytutvecklingen möjliggör den probabilistiska segmenteringen införandet av en rumslig begränsning som förhindrar att den deformerbara ytan läcker ut i en osannolik konfiguration. Den föreslagna metoden utvärderas på 36 tentor, som var manuellt segmenterade av en enda expert. En medianlikviditetskoefficient på Dice på 0,86 och ett genomsnittligt ytfel på 2,41 mm uppnås. Slutsats: Genom att samla förkunskaper uppnår den presenterade metoden en robust och helt automatisk segmentering av prostatan i MR-bilder. Resultaten visar att användningen av en rumslig begränsning är användbar för att öka robustheten hos den deformerbara modellen i jämförelse med en deformerbar yta som endast drivs av en bildutseendemodell.
Martin och Al. REF föreslog en probabilistisk atlasbaserad segmenteringsmetod för prostata MR-bilder.
Automated Segmentation of the Prostate in 3D MR Images Using a Probabilistic Atlas and a Spatially Constrained Deformable Model
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}