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臓器間の隣接関係を考慮した統計的形状モデルを用いた3次元CT画像からの階層的複数臓器抽出

机译:使用考虑器官之间邻接关系的统计形状模型从3D CT图像中分层提取多器官

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摘要

統計アトラスを構築する際の前処理として,データ間の不要なばらつきを取り除くために空間的正規化が必要となるが,対象とする臓器·組織によっては大局的な正規化だけでは十分な予測精度を得られないことがある.そこで本研究では,基準となる周辺構造に加えて正規化画像において単体で抽出された臓器を利用して再度正規化を行うことによって,その臓器に隣接する他の臓器の統計アトラス構築を順次行う.また,単体で抽出された臓器は互いに位置姿勢に制約を与えている考えられるため,相互の抽出結果を初期値として,隣接関係を考慮した同時抽出を行うことによって隣接部分における相互の精度向上が期待される.肝臓,下大静脈を対象臓器として,3次元CT画像20例の学習データ,8例のテストデータを用いて正規化の効果および形状推定の精度評価を行った.
机译:作为构建统计图集时的预处理,需要进行空间归一化以消除数据之间不必要的变化,但是仅取决于目标器官/组织,单独的全局归一化即可提供足够的预测精度。可能无法获得。因此,在这项研究中,我们将通过使用除参考外围结构之外的单独归一化图像中提取的器官进行重新归一化,来依次构建与该器官相邻的其他器官的统计图集。 ..另外,由于考虑到它们自身提取的器官对其位置和方向施加了限制,所以可以通过将与相互提取结果的邻接关系作为初始值进行同时提取来提高相邻部分的相互精度。被期望。以20例3D CT图像的训练数据和8例肝脏和下主动脉的测试数据为目标器官,评估归一化的效果和形状估计的准确性。

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