A Novel Method for 3D-Segmentation of Vascular Images
Notice bibliographique
Résumé
Constructing the accurate digital model of vessel networks is critical to vascular tissue engineering, in which the segmentation of vessel plays an important role. However, the existing segmentation methods are not able to achieve the goal of accurate segmentation of vessel networks. This paper presents the development of a method for vessel segmentation based on a data structure of octree and 3D region growing. Firstly, the volume data of vessel images are divided into different data groups according to the predetermined depth value of octree, and then the optimal slices sequence is defined by analyzing the octree’s nodes which contain the vessel region. Then, the vessel segmentation is conducted from the vessels images of octree nodes based on 3D region growing. Finally, the treated data blocks are reset and the segmentation results of the whole volume data are obtained. By applying this method to the volume data of vascular images from MRA, accurate vessel segmentation results are achieved. This work would represent a significant advance for digital modeling of vessel networks. Key Words: Vascular tissue engineering; Image segmentation; Region growing; Octree
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».