3D Liver Tumor Segmentation in CT Images Using Improved Fuzzy C-Means and Graph Cuts
المؤلفون المشاركون
Zhou, Zhuhuang
Wu, Weiwei
Wu, Shuicai
Zhang, Yanhua
Zhang, Rui
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Three-dimensional (3D) liver tumor segmentation from Computed Tomography (CT) images is a prerequisite for computer-aided diagnosis, treatment planning, and monitoring of liver cancer.
Despite many years of research, 3D liver tumor segmentation remains a challenging task.
In this paper, an efficient semiautomatic method was proposed for liver tumor segmentation in CT volumes based on improved fuzzy C-means (FCM) and graph cuts.
With a single seed point, the tumor volume of interest (VOI) was extracted using confidence connected region growing algorithm to reduce computational cost.
Then, initial foreground/background regions were labeled automatically, and a kernelized FCM with spatial information was incorporated in graph cuts segmentation to increase segmentation accuracy.
The proposed method was evaluated on the public clinical dataset (3Dircadb), which included 15 CT volumes consisting of various sizes of liver tumors.
We achieved an average volumetric overlap error (VOE) of 29.04% and Dice similarity coefficient (DICE) of 0.83, with an average processing time of 45 s per tumor.
The experimental results showed that the proposed method was accurate for 3D liver tumor segmentation with a reduction of processing time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Weiwei& Wu, Shuicai& Zhou, Zhuhuang& Zhang, Rui& Zhang, Yanhua. 2017. 3D Liver Tumor Segmentation in CT Images Using Improved Fuzzy C-Means and Graph Cuts. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137492
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Weiwei…[et al.]. 3D Liver Tumor Segmentation in CT Images Using Improved Fuzzy C-Means and Graph Cuts. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137492
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Weiwei& Wu, Shuicai& Zhou, Zhuhuang& Zhang, Rui& Zhang, Yanhua. 3D Liver Tumor Segmentation in CT Images Using Improved Fuzzy C-Means and Graph Cuts. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137492
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1137492
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