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Generic and robust method for automatic segmentation of PET images using an active contour model

机译:使用主动轮廓模型自动分割PET图像的通用且鲁棒的方法

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摘要

Purpose: Although positron emission tomography (PET) images have shown potential to improve the accuracy of targeting in radiation therapy planning and assessment of response to treatment, the boundaries of tumors are not easily distinguishable from surrounding normal tissue owing to the low spatial resolution and inherent noisy characteristics of PET images. The objective of this study is to develop a generic and robust method for automatic delineation of tumor volumes using an active contour model and to evaluate its performance using phantom and clinical studies.
机译:目的:尽管正电子发射断层扫描(PET)图像已显示出潜力,可以提高放射治疗计划和治疗反应评估中靶向的准确性,但由于空间分辨率低且固有的原因,很难将肿瘤的边界与周围正常组织区分开PET图像的噪声特征。这项研究的目的是开发一种通用的鲁棒方法,使用主动轮廓模型自动描绘肿瘤体积,并使用幻像和临床研究评估其性能。

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