Robust Initialization of Active Shape Models for Lung Segmentation in CT Scans: A Feature-Based Atlas Approach
المؤلفون المشاركون
Gill, Gurman
Toews, Matthew
Beichel, Reinhard R.
المصدر
International Journal of Biomedical Imaging
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-10-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Model-based segmentation methods have the advantage of incorporating a priori shape information into the segmentation process but suffer from the drawback that the model must be initialized sufficiently close to the target.
We propose a novel approach for initializing an active shape model (ASM) and apply it to 3D lung segmentation in CT scans.
Our method constructs an atlas consisting of a set of representative lung features and an average lung shape.
The ASM pose parameters are found by transforming the average lung shape based on an affine transform computed from matching features between the new image and representative lung features.
Our evaluation on a diverse set of 190 images showed an average dice coefficient of 0.746 ± 0.068 for initialization and 0.974 ± 0.017 for subsequent segmentation, based on an independent reference standard.
The mean absolute surface distance error was 0.948 ± 1.537 mm.
The initialization as well as segmentation results showed a statistically significant improvement compared to four other approaches.
The proposed initialization method can be generalized to other applications employing ASM-based segmentation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gill, Gurman& Toews, Matthew& Beichel, Reinhard R.. 2014. Robust Initialization of Active Shape Models for Lung Segmentation in CT Scans: A Feature-Based Atlas Approach. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1036318
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gill, Gurman…[et al.]. Robust Initialization of Active Shape Models for Lung Segmentation in CT Scans: A Feature-Based Atlas Approach. International Journal of Biomedical Imaging No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1036318
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gill, Gurman& Toews, Matthew& Beichel, Reinhard R.. Robust Initialization of Active Shape Models for Lung Segmentation in CT Scans: A Feature-Based Atlas Approach. International Journal of Biomedical Imaging. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1036318
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1036318
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر