Semi-automatic segmentation of vertebral bodies in volumetric MR images using a statistical shape+pose model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation of vertebral structures in magnetic resonance (MR) images is challenging because of poor contrast between bone surfaces and surrounding soft tissue. This paper describes a semi-automatic method for segmenting vertebral bodies in multi-slice MR images. In order to achieve a fast and reliable segmentation, the method takes advantage of the correlation between shape and pose of different vertebrae in the same patient by using a statistical multi-vertebrae anatomical shape+pose model. Given a set of MR images of the spine, we initially reduce the intensity inhomogeneity in the images by using an intensity-correction algorithm. Then a 3D anisotropic diffusion filter smooths the images. Afterwards, we extract edges from a relatively small region of the pre-processed image with a simple user interaction. Subsequently, an iterative Expectation Maximization technique is used to register the statistical multi-vertebrae anatomical model to the extracted edge points in order to achieve a fast and reliable segmentation for lumbar vertebral bodies. We evaluate our method in terms of speed and accuracy by applying it to volumetric MR images of the spine acquired from nine patients. Quantitative and visual results demonstrate that the method is promising for segmentation of vertebral bodies in volumetric MR images.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle