Abstrakt. Segmenteringen av leverlesioner är avgörande för detektion, diagnos och övervakning av progression av levercancer. Utformningen av exakta automatiserade metoder är dock fortfarande utmanande på grund av hög ljudnivå i datortomografin, låg kontrast mellan lever och lesioner samt stor variation i lesioner. Vi föreslår en 3D automatisk, oövervakad metod för segmentering av leverlesioner med en fasseparationsmetod. Det antas att levern är en blandning av två faser: frisk lever och lesioner, som representeras av olika bildnivåer som förorenas av buller. Cahn-Hilliard ekvationen används för att ta bort buller och separera blandningen i två olika faser med väldefinierade gränssnitt. Detta förenklar lesionen detektion och segmentering uppgift drastiskt och gör det möjligt att segmentera leverlesioner genom att tröskel Cahn-Hilliard lösning. Metoden testades på 3Dircadb och LITS datauppsättning.
Ref använde en fasseparationsmetod.
Automated Unsupervised Segmentation of Liver Lesions in CT scans via Cahn-Hilliard Phase Separation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}