Automatic Liver Segmentation on Volumetric CT Images Using Supervoxel-Based Graph Cuts
المؤلفون المشاركون
Zhou, Zhuhuang
Wu, Weiwei
Wu, Shuicai
Zhang, Yanhua
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate segmentation of liver from abdominal CT scans is critical for computer-assisted diagnosis and therapy.
Despite many years of research, automatic liver segmentation remains a challenging task.
In this paper, a novel method was proposed for automatic delineation of liver on CT volume images using supervoxel-based graph cuts.
To extract the liver volume of interest (VOI), the region of abdomen was firstly determined based on maximum intensity projection (MIP) and thresholding methods.
Then, the patient-specific liver VOI was extracted from the region of abdomen by using a histogram-based adaptive thresholding method and morphological operations.
The supervoxels of the liver VOI were generated using the simple linear iterative clustering (SLIC) method.
The foreground/background seeds for graph cuts were generated on the largest liver slice, and the graph cuts algorithm was applied to the VOI supervoxels.
Thirty abdominal CT images were used to evaluate the accuracy and efficiency of the proposed algorithm.
Experimental results show that the proposed method can detect the liver accurately with significant reduction of processing time, especially when dealing with diseased liver cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Weiwei& Zhou, Zhuhuang& Wu, Shuicai& Zhang, Yanhua. 2016. Automatic Liver Segmentation on Volumetric CT Images Using Supervoxel-Based Graph Cuts. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100225
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Shuicai…[et al.]. Automatic Liver Segmentation on Volumetric CT Images Using Supervoxel-Based Graph Cuts. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100225
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Weiwei& Zhou, Zhuhuang& Wu, Shuicai& Zhang, Yanhua. Automatic Liver Segmentation on Volumetric CT Images Using Supervoxel-Based Graph Cuts. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100225
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100225
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