Lung Segmentation in 4D CT Volumes Based on Robust Active Shape Model Matching
المؤلفون المشاركون
Gill, Gurman
Beichel, Reinhard R.
المصدر
International Journal of Biomedical Imaging
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Dynamic and longitudinal lung CT imaging produce 4D lung image data sets, enabling applications like radiation treatment planning or assessment of response to treatment of lung diseases.
In this paper, we present a 4D lung segmentation method that mutually utilizes all individual CT volumes to derive segmentations for each CT data set.
Our approach is based on a 3D robust active shape model and extends it to fully utilize 4D lung image data sets.
This yields an initial segmentation for the 4D volume, which is then refined by using a 4D optimal surface finding algorithm.
The approach was evaluated on a diverse set of 152 CT scans of normal and diseased lungs, consisting of total lung capacity and functional residual capacity scan pairs.
In addition, a comparison to a 3D segmentation method and a registration based 4D lung segmentation approach was performed.
The proposed 4D method obtained an average Dice coefficient of 0.9773 ± 0.0254 , which was statistically significantly better ( p value ≪ 0.001 ) than the 3D method ( 0.9659 ± 0.0517 ).
Compared to the registration based 4D method, our method obtained better or similar performance, but was 58.6% faster.
Also, the method can be easily expanded to process 4D CT data sets consisting of several volumes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gill, Gurman& Beichel, Reinhard R.. 2015. Lung Segmentation in 4D CT Volumes Based on Robust Active Shape Model Matching. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065276
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gill, Gurman& Beichel, Reinhard R.. Lung Segmentation in 4D CT Volumes Based on Robust Active Shape Model Matching. International Journal of Biomedical Imaging No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065276
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gill, Gurman& Beichel, Reinhard R.. Lung Segmentation in 4D CT Volumes Based on Robust Active Shape Model Matching. International Journal of Biomedical Imaging. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1065276
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1065276
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