I detta dokument presenteras en ny automatisk metod för att exakt extrahera lesioner från data från datortomografi. Den bestämmer först, vid varje voxel, en femdimensionell (5D) vektor som innehåller intensitet, formindex och 3D rumslig plats. Därefter bildar nonparametrisk genomsnittlig skiftklustring superpixlar från dessa 5D-funktioner, vilket resulterar i en översegmentering av bilden. Slutligen, en graf klippa algoritm grupperar superpixel med hjälp av en ny energiformulering som innehåller form, intensitet och rumsliga funktioner. Medelskiftets superpixlar ökar resultatets robusthet samtidigt som beräkningstiden minskas. Vi antar att lesionen är delvis sfärisk, vilket resulterar i hög form indexvärden i en del av lesionen. Från dessa sfäriska subregioner, förgrunds- och bakgrundsfrön för grafen skär segmentering kan automatiskt erhållas. Den föreslagna metoden har utvärderats på ett kliniskt CT dataset. Visuell kontroll av olika typer av lesioner (lungknutor och kolonpolyper) samt en kvantitativ utvärdering av 101 fasta och 80 GGO-knutor visar båda på den föreslagna metodens potential. De gemensamma rumsliga-intensitet-form funktioner ger en kraftfull kö för framgångsrik segmentering av lesioner i anslutning till strukturer av liknande intensitet men olika form, samt lesioner som uppvisar partiell volymeffekt.
REF använde en ändring av grafskärningsmetoden.
Automatic Graph Cut Segmentation of Lesions in CT Using Mean Shift Superpixels
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}