A Feasibility Study of Automatic Multi-Organ Segmentation Using Probabilistic Atlas
A Feasibility Study of Automatic Multi-Organ Segmentation Using Probabilistic Atlas
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使用概率图谱自动多器官分割的可行性研究
DOI：
10.1007/978-3-662-54345-0_50
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Maier
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Chen;J. Endres;S. Dorn;J. Maier;M. M: Lell;M. Kachelrieß;A. Maier
由于人体胸部和腹部的受试者间差异以及器官之间复杂的3D受试者内差异，胸部和腹部多器官分割一直是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一个初步的方法，自动分割多器官使用非增强CT数据。该方法是基于一个简单的框架，使用通用的工具，不需要器官特定的先验知识。具体来说，我们构建了一个灰度CT体积沿着与概率图谱组成的六个胸部和腹部器官：肺（左和右），肝，肾（左和右）和脾。灰度CT体积和新的测试体积之间的非刚性映射提供了用于将概率图谱映射到测试CT体积的变形信息。对20个VISCERAL非增强CT数据集的评估表明，所提出的方法对肺的平均Dice系数超过95%，对肝的平均Dice系数超过90%，以及对脾和肾的平均Dice系数分别为80%和70
Thoracic and abdominal multi-organ segmentation has been a challenging problem due to the inter-subject variance of human thoraxes and abdomens as well as the complex 3D intra-subject variance among organs. In this paper, we present a preliminary method for automatically segmenting multiple organs using non-enhanced CT data. The method is based on a simple framework using generic tools and requires no organ-specific prior knowledge. Specifically, we constructed a grayscale CT volume along with a probabilistic atlas consisting of six thoracic and abdominal organs: lungs (left and right), liver, kidneys (left and right) and spleen. A non-rigid mapping between the grayscale CT volume and a new test volume provided the deformation information for mapping the probabilistic atlas to the test CT volume. The evaluation with the 20 VISCERAL non-enhanced CT dataset showed that the proposed method yielded an average Dice coefficient of over 95% for the lungs, over 90% for the liver, as well as around 80% and 70% for the spleen and the kidneys respectively
基于图集的线性感兴趣体积 (ABL-VOI) 图像校正
DOI：
10.1117/12.2006843
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Maier;Z. Jiang;J. Jordan;C. Riess;H. Hofmann;J. Hornegger
通讯作者：
J. Hornegger
空间相关性引导的分层解剖结构分割 (AnatSeg-Gspac)：VISCERAL Anatomy3
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
VISCERAL Challenge@ISBI
影响因子：
--
作者：
Oscar Alfonso Jiménez del Toro;Yashin Dicente Cid;A. Depeursinge;H. Müller
通讯作者：
H. Müller