Bakgrund: Inhomogenitet förekommer i många medicinska bilder, särskilt i fartygsbilder. Att övervinna svårigheten på grund av bildinhomogenitet är avgörande för segmenteringen av fartygsbilden. Metoder: Detta papper föreslår en lokaliserad hybrid nivåuppsättning metod för segmentering av 3D fartyg bild. Den föreslagna metoden integrerar både information om lokala regioner och gränsinformation för segmentering av fartyg, vilket är nödvändigt för en korrekt utvinning av små fartygsstrukturer. Den lokala intensitetsinformationen är först inbäddad i en regionbaserad konturmodell och sedan inkorporerad i den nivåinställda formuleringen av den geodesiska aktiva konturmodellen. Jämfört med den förinställda globala tröskelbaserade metoden gör användningen av automatiskt beräknade lokala tröskelvärden det möjligt att extrahera den lokala bildinformationen, vilket är nödvändigt för segmentering av fartygsbilder. Resultat: Experiment som utförs på segmenteringen av 3D-fartygsbilder visar styrkan i att använda lokalt specificerade dynamiska trösklar i vår nivåuppsättningsmetod. Dessutom har både kvalitativa jämförelser och kvantitativa valideringar genomförts för att utvärdera effektiviteten hos vår föreslagna modell. Experimentella resultat och valideringar visar att vår föreslagna modell kan uppnå mer lovande segmenteringsresultat än den ursprungliga hybridmetoden gör.
För att lösa problemet, Hong et al. I REF föreslogs en lokal hybridnivåmetod (dvs. LLS) för segmentering av 3D-fartygsbilder, och de beräknade lokalt specificerad dynamisk tröskel (u) för att ange den nedre gränsen för målobjekt och inbäddade den lokala grå informationen i regiontermen.
3D vasculature segmentation using localized hybrid level-set method
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}