Detta är den accepterade versionen av tidningen. Denna version av publikationen kan skilja sig från den slutliga publicerade versionen.  Permanent arkiv länk Bakgrund och mål: State-of-the-art medicinsk avbildning tekniker har möjliggjort icke-invasiv avbildning av de inre organen. Men, höga volymer av avbildningsdata gör manuell tolkning och avgränsning av avvikelser besvärligt för kliniker. Dessa utmaningar har drivit på intensiv forskning om effektiv medicinsk bildsegmentering. I detta arbete föreslår vi en hybrid regionbaserad energiformulering för effektiv segmentering i datoriserad tomography angiography (CTA) bilder. Metoder: Den föreslagna hybridenergin par en intensitetsbaserad lokal term med en effektiv diskontinuitet-baserad global modell av bilden för optimal segmentering. Den segmentering uppnås med hjälp av en nivåuppsättning formulering på grund av beräkning robusthet. Efter att ha bekräftat hybridenergins statistiska signifikans tillämpade vi den föreslagna modellen för att lösa ett viktigt kliniskt problem med 3D koronarsegmentering. En förbättrad metod för detektion av utsäde används för att initiera den nivåinställda evolutionen. Dessutom använde vi en autokorrigeringsfunktion som fångar upp de framväxande periferierna under kurvans utveckling för fullständig koronarträdet. Sults visar den föreslagna ramens effektivitet med konsekventa medelkänslighets- och specificitetsåtgärder på 80 % för CTA-data. Dessutom motiverar en hög grad av enighet i fråga om skillnaderna mellan observatorerna en generalisering av den föreslagna metoden. Slutsatser: Den föreslagna metoden är effektiv för att segmentera koronarträdet från CTA-volymen baserat på hybrid bildbaserad energi, vilket kan förbättra klinikernas förmåga att upptäcka arteriella avvikelser.
Därför använde vi hybridenergimodell av REF för att utvinna koronarträdet som illustreras i bild. 1................................................................
A hybrid energy model for region based curve evolution Application to CTA coronary segmentation
{'venue': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'journal': 'Computer methods and programs in biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}