Syfte: I detta dokument studeras genomförbarheten av att utveckla ett automatiskt anatomisegmenteringssystem (AAS) i klinisk radiologi och demonstrerar dess funktion på kliniska 3D-bilder. Metoder: AAS-systemet, författarna utvecklas består av två huvuddelar: objektigenkänning och objektbeskrivning. När det gäller igenkänning används en hierarkisk 3D-skalabaserad multiobject-metod för multiobject-igenkänning, som införlivar intensitetsviktad bollskala (b-skala) information i modellen för aktiv form (ASM). För objektdelinering föreslås en iterativ algoritm för graf-cut-ASM (IGCASM), som effektivt kombinerar den rika statistiska forminformation som ingår i ASM med GC-metodens globalt optimala avgränsningsförmåga. Den presenterade IDCASM algoritm är en 3D generalisering av 2D GC-ASM metod som de föreslog tidigare i Chen et al. [Proc. SPIE, 7259, 72590C1-72590C-8 (2009)). De föreslagna metoderna testas på två datauppsättningar bestående av bilder från 20 patienter (10 män och 10 kvinnor) av kliniska CT-skanningar i buken och 11 fot magnetisk resonanstomografi (MRI). Testet gäller fyra organ (lever, vänster och höger njurar, och mjälte) segmentering, fem fot ben (kalkaneus, tibia, kuboid, talus, och navikulär). Erkännande- och avgränsningsnoggrannheten utvärderades separat. Accepterbarheten utvärderades i termer av översättning, rotation och skalfel (storlek). Delinationsnoggrannheten utvärderades i form av sant och falskt positiva volymfraktioner (TPVF, FPVF). Effektiviteten i avgränsningsmetoden utvärderades också på en Intel Pentium IV PC med en 3,4 GHZ CPU-maskin. Resultat: Accuraciesen i termer av översättning, rotation, och skala fel över alla organ är ca 8 mm, 10 och 0,03, och över alla fot ben är ca 3.5709 mm, 0.35 respektive 0,025, respektive. Noggrannheten i avgränsningen av alla organ för alla försökspersoner, uttryckt i TPVF och FPVF, är 93,01 % och 0,22 %, och alla fotben för alla försökspersoner är 93,75 % respektive 0,28 %. Även om avgränsningarna för de fyra organen kan åstadkommas ganska snabbt med i genomsnitt 78 s, kan avgränsningarna för de fem fot ben uppnås med i genomsnitt 70 s. De experimentella resultaten visade genomförbarheten och effektiviteten av den föreslagna automatiska anatomi segmenteringssystem: a) införlivandet av form tidigare i GC ramverket är möjligt i 3D som tidigare visats för 2D-bilder; b) våra resultat i 3D bekräftar noggrannhet beteendet som observerats i 2D. Hybridstrategin GAMEASM verkar vara mer robust och exakt än ASM och GC individuellt; och c) avgränsningar inom kroppsregioner och fotben av klinisk betydelse kan åstadkommas ganska snabbt inom 1,5 min.
En kombination av multi-objekt igenkänning och iterativa graf-cuts med aktiv form modell infördes i REF.
3D automatic anatomy segmentation based on iterative graph-cut-ASM
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}