An atlas-navigated optimal medial axis and deformable model algorithm (NOMAD) for the segmentation of the optic nerves and chiasm in MR and CT images.
An atlas-navigated optimal medial axis and deformable model algorithm (NOMAD) for the segmentation of the optic nerves and chiasm in MR and CT images.
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DOI：
10.1016/j.media.2011.05.001
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发表时间：
2011-12
影响因子：
10.9
通讯作者：
Dawant, Benoit M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Noble, Jack H.;Dawant, Benoit M.
近年来，放射治疗已成为许多类型头颈部肿瘤的首选治疗方法。为了计划手术，必须使用CT/MR成像识别重要结构，包括视神经和视交叉。在这项工作中，我们提出了一种使用管状结构定位算法自动定位视神经和视交叉的新方法，其中使用统计模型和图像配准来结合先验局部强度和形状信息。该方法的平均骰子系数为0.8相比，手动分割超过10个测试用例，这表明我们的方法是更准确的比现有的技术开发的这些结构的分割。
In recent years, radiation therapy has become the preferred treatment for many types of head and neck tumors. To plan the procedure, vital structures, including the optic nerves and chiasm, must be identified using CT/MR imagery. In this work we present a novel method for automatically localizing the optic nerves and chiasm using a tubular structure localization algorithm in which a statistical model and image registration are used to incorporate a priori local intensity and shape information. The method results in mean Dice coefficients of 0.8 when compared to manual segmentations over ten test cases, which suggests that our method is more accurate than existing techniques developed for the segmentation of these structures.
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