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【24h】

Knee cartilage segmentation using active shape models and contrast enhancement from magnetic resonance images

机译:使用主动形状模型和磁共振图像的对比度增强进行膝关节软骨分割

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摘要

In this paper, we take advantage from contrast characteristics of our magnetic resonance images improving the performance of Active Shape Models (ASM) applied on knee cartilage segmentation. We perform an image fusion-based contrast enhancement method using time series MRI T2. Then, we apply ASM algorithm and we compare results with ASM without contrast enhancement. The results show that the ASM with contrast enhancement performs better and is consistent. We validate these results using Dice coefficient and Hausdorff distance.
机译:在本文中,我们利用了磁共振图像的对比度特性,从而改善了应用于膝盖软骨分割的主动形状​​模型(ASM)的性能。我们使用时间序列MRI T2执行基于图像融合的对比度增强方法。然后,我们应用ASM算法,并在没有对比增强的情况下将结果与ASM进行比较。结果表明,具有对比度增强功能的ASM表现更好且一致。我们使用Dice系数和Hausdorff距离来验证这些结果。

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