Abstract-This paper presenterar en effektiv algoritm för segmentering av olika typer av lungknutor inklusive höga och låga kontrastknutor, knutor med vaskulatur fäste, och knutor i närheten av lungväggen eller membran. Algoritmen utför en adaptiv sfärisk kontrastregion som växer på den suddiga konnektivitetskartan över objektet av intresse. Denna region växer drivs inom en volymetrisk mask som skapas genom att först tillämpa en lokal adaptiv segmenteringsalgoritm som identifierar förgrunds- och bakgrundsregioner inom en viss fönsterstorlek. Förgrundsobjekten fylls sedan för att ta bort eventuella hål, och en rumslig konnektivitetskarta skapas för att skapa en 3-D mask. Masken förstoras sedan till att innehålla bakgrunden samtidigt som oönskade förgrundsområden utesluts. Förutom att generera en begränsad sökvolym, masken används också för att uppskatta parametrarna för den efterföljande regionen odling, samt för att omplacera utsädespunkten för att säkerställa reproducerbarhet. Metoden användes på 815 pulmonella knölar. Genom att använda slumpmässigt placerade fröpunkter visade sig metoden vara fullt reproducerbar. När det gäller godtagbarhet inspekterades segmenteringsresultaten visuellt av en kvalificerad radiolog för att söka efter någon större missindelning. 84% av de första resultaten av segmenteringen accepterades av radiologen, medan för de återstående 16% nodule, alternativa segmenteringslösningar som tillhandahölls genom metoden valdes.
Jamshid Dehmeshki kombinerade regionen växande och den luddiga konnektivitet regionen växande strategier i papper REF.
Segmentation of Pulmonary Nodules in Thoracic CT Scans: A Region Growing Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}