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Active shape models exploiting slice-to-slice correlation in segmentation of 3D CTA AAA images

机译:活动形状模型利用分割或3D CTa aaa图像中的切片到切片相关性

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摘要

An automated method for the segmentation of thrombusudin abdominal aortic aneurysms (AAA) from CTA dataudis presented. Three segmentation schemes, inspired byudActive Shape Model (ASM) segmentation, were investigated.ud(1) The original ASM scheme as proposed byudCootes and Taylor [1], applied to sequential slices, usingudthe contour obtained in one slice as the initial contourudin the adjacent slice. (2) A similar approach,udsteered by profile greyvalue correlation with adjacentudslices rather than by correlation with profiles from theudtraining data and (3) as in (2), with additional attractionudto nearby edges.udA leave-one-out experiment was performed, usingudfive datasets containing 239 slices to segment. Bothudadapted ASM schemes yield considerably better resultsudthan the original scheme. Scheme 3 showed best overalludperformance. Using one manually delineated imageudslice as a reference, on average a number of 21udslices could be automatically segmented with an accuracyudwithin the bounds of manual inter-observer variability.
机译:提出了一种从CTA数据 udis分割血栓 udin腹主动脉瘤(AAA)的自动化方法。研究了三种受 udActive Shape Model(ASM)分割启发的分割方案。 ud(1)由 udCootes和Taylor [1]提出的原始ASM方案适用于连续切片,并使用 ud切片作为初始轮廓在相邻切片中。 (2)一种类似的方法,通过与相邻 udslice的轮廓灰度值相关而不是通过与 udtrain数据和(3)中的轮廓的相关性来控制,如(2)中所述,对附近边缘具有额外的吸引力 ud。使用包含239个切片的 udfive数据集进行了一次一次性实验。与原始方案相比,这两种适应过的ASM方案产生的结果都好得多。方案3表现出最佳的总体表现。使用一个手动描绘的图像 udslice作为参考,平均可以在手动观察者间可变性的范围内以精度 ud分割21个 udslice。

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