Modellbaserade segmenteringsmetoder har fördelen av att införliva en förhandsinformation i segmenteringsprocessen men lider av nackdelen att modellen måste initieras tillräckligt nära målet. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att initiera en aktiv formmodell (ASM) och tillämpa den på 3D lungsegmentering i datortomografi. Vår metod konstruerar en atlas som består av en uppsättning representativa lungfunktioner och en genomsnittlig lungform. ASM pose parametrar hittas genom att omvandla den genomsnittliga lunga form baserat på en affin transform beräknas från matchande funktioner mellan den nya bilden och representativa lunga funktioner. Vår utvärdering på en varierad uppsättning 190 bilder visade en genomsnittlig tärningskoefficient på 0,746 ± 0,068 för initiering och 0,974 ± 0,017 för efterföljande segmentering, baserat på en oberoende referensstandard. Det genomsnittliga absoluta ytavståndsfelet var 0,948 ± 1,537 mm. Initialiseringen och segmenteringsresultaten visade en statistiskt signifikant förbättring jämfört med fyra andra tillvägagångssätt. Den föreslagna initieringsmetoden kan generaliseras till andra tillämpningar som använder ASM-baserad segmentering.
Gill och Al. REF gav funktionen baserad atlas approach för initiering av modeller med aktiv form i CT-bilder.
Robust Initialization of Active Shape Models for Lung Segmentation in CT Scans: A Feature-Based Atlas Approach
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}