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Bile duct segmentation from 3D CT image based on machine learning and probability map-assisted region growing

机译:基于机器学习的3D CT图像胆管分割和概率地图辅助区域生长

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摘要

In this paper, we present our study on the bile duct segmentation from 3D CT volumes. In hepatobiliary surgery, it is required to know the spatial structure of the bile duct in advance. In our segmentation method, we introduce a region growing method assisted by probability map obtained from machine learning classification. At the first stage of our method, each voxel is classified as a voxel of the bile duct or not by the support vector machine. By using Platt's probabilistic outputs for support vector machines, we can acquire a probability map of the bile duct. At the second stage, we utilize the probability map to conduct a probability map-assisted region growing procedure to get the final segmentation result. In our experiments, the region growing procedure improved bile duct segmentation significantly (p=0.059). F-score increased from 0.55 to 0.58 by using the procedure.
机译:在本文中,我们在3D CT卷中展示了我们对胆管分割的研究。 在肝胆手术中,需要提前了解胆管的空间结构。 在我们的分段方法中,我们介绍了由机器学习分类获得的概率图辅助的区域生长方法。 在我们方法的第一阶段,每个体素被分类为胆管的体素,而不是由支撑矢量机归类为胆管的体素。 通过使用PLATT的支持向量机的概率输出,我们可以获得胆管的概率图。 在第二阶段,我们利用概率图来进行概率图辅助区域生长过程以获得最终的分段结果。 在我们的实验中,该区域生长过程显着改善了胆管分割(P = 0.059)。 使用该程序,F分从0.55增加到0.58。

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