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Segmentation of 4D MR Renography Images Using Temporal Dynamics in a Level Set Framework

机译:在水平集框架中使用时间动态对4D MR肾盂造影图像进行分割

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摘要

A novel 4D level set framework was developed to segment dynamic MR images into the cortex, medulla and collecting system. The novelty of the method is that it combines information from spatial anatomical structures and temporal dynamics. The accuracy of the fully automatic 4D level set algorithm was found to be comparable to manual segmentation performed by experts on renal anatomy. The algorithm requires less than one minute to automatically segment a single kidney 4D patient data set with more than 40 time points.
机译:开发了一种新颖的4D水平集框架,将动态MR图像分割为皮质,髓质和收集系统。该方法的新颖之处在于它结合了来自空间解剖结构和时间动态的信息。发现全自动4D水平集算法的准确性与肾脏解剖专家进行的手动分割相当。该算法需要不到一分钟的时间来自动分割具有40多个时间点的单个肾脏4D患者数据集。

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