An Improved Random Walker with Bayes Model for Volumetric Medical Image Segmentation
المؤلفون المشاركون
Han, Xian-Hua
Chen, Yen-Wei
Zeng, Xiang-Yan
Lin, Lanfen
Hu, Hongjie
Dong, Chunhua
Naghedolfeizi, Masoud
Aberra, Dawit
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Random walk (RW) method has been widely used to segment the organ in the volumetric medical image.
However, it leads to a very large-scale graph due to a number of nodes equal to a voxel number and inaccurate segmentation because of the unavailability of appropriate initial seed point setting.
In addition, the classical RW algorithm was designed for a user to mark a few pixels with an arbitrary number of labels, regardless of the intensity and shape information of the organ.
Hence, we propose a prior knowledge-based Bayes random walk framework to segment the volumetric medical image in a slice-by-slice manner.
Our strategy is to employ the previous segmented slice to obtain the shape and intensity knowledge of the target organ for the adjacent slice.
According to the prior knowledge, the object/background seed points can be dynamically updated for the adjacent slice by combining the narrow band threshold (NBT) method and the organ model with a Gaussian process.
Finally, a high-quality image segmentation result can be automatically achieved using Bayes RW algorithm.
Comparing our method with conventional RW and state-of-the-art interactive segmentation methods, our results show an improvement in the accuracy for liver segmentation (p<0.001).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Chunhua& Zeng, Xiang-Yan& Lin, Lanfen& Hu, Hongjie& Han, Xian-Hua& Naghedolfeizi, Masoud…[et al.]. 2017. An Improved Random Walker with Bayes Model for Volumetric Medical Image Segmentation. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181146
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Chunhua…[et al.]. An Improved Random Walker with Bayes Model for Volumetric Medical Image Segmentation. Journal of Healthcare Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181146
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Chunhua& Zeng, Xiang-Yan& Lin, Lanfen& Hu, Hongjie& Han, Xian-Hua& Naghedolfeizi, Masoud…[et al.]. An Improved Random Walker with Bayes Model for Volumetric Medical Image Segmentation. Journal of Healthcare Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181146
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181146
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