Abstract-Vi presenterar en ny probabilistisk form representation som implicit innehåller tidigare anatomisk volym och adjacency information, kallas den generaliserade log-ratio (GLR) representation. Vi visar nyttan av denna representation i uppgiften att lårmuskel segmentering. Analys av formen och storleken på lårmusklerna kan leda till en bättre förståelse av effekterna av kronisk obstruktiv lungsjukdom (KOL), vilket ofta resulterar i skelettmuskelsvaghet i nedre extremiteter. Men, segmentera dessa muskler från varandra är svårt på grund av brist på distinkta egenskaper och intermuskulära gränser som är svåra att upptäcka. Vi övervinner dessa svårigheter genom att bygga en formmodell i rummet för GLR representationer. Vi tar bort skillnaderna från modellen genom att använda ett presegmentbaserat anpassningssystem. Vi designar också en rotationsfrämmande slumpmässig skogsgränsdetektor som lär sig vanliga utseenden av gränssnittet mellan muskler från träningsdata. Vi kombinerar formmodellen och gränsdetektorn till en helt automatisk global optimal segmenteringsteknik. Vår segmenteringsteknik producerar en probabilistisk segmentering som kan användas för att generera osäkerhetsinformation, som kan användas för att underlätta efterföljande analys. Våra experiment på utmanande 3D magnetisk resonanstomografi data som visar att användningen av GLR representation förbättrar segmenteringsnoggrannheten, och ger en genomsnittlig Dice likhetskoefficient av, jämförbar med andra state-of-the-art lår segmentering tekniker.
Andrews och Hamarneh REF föreslog en automatiserad segmenteringsmetod för 11 lårmuskler från MRT med hjälp av en probabilistisk form representation och adjakens information.
The Generalized Log-Ratio Transformation: Learning Shape and Adjacency Priors for Simultaneous Thigh Muscle Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}