Segmentation of the liver from abdominal MR images: a level-set approach
Notice bibliographique
Résumé
The usage of prior knowledge in segmentation of abdominal MR images enables more accurate and comprehensive interpretation about the organ to segment. Prior knowledge about abdominal organ like liver vessels can be employed to get an accurate segmentation of the liver that leads to accurate diagnosis or treatment plan. In this paper, a new method for segmenting the liver from abdominal MR images using liver vessels as prior knowledge is proposed. This paper employs the technique of level set method to segment the liver from MR abdominal images. The speed image used in the level set method is responsible for propagating and stopping region growing at boundaries. As a result of the poor contrast of the MR images between the liver and the surrounding organs i.e. stomach, kidneys, and heart causes leak of the segmented liver to those organs that lead to inaccurate or incorrect segmentation. For that reason, a second speed image is developed, as an extra term to the level set, to control the front propagation at weak edges with the help of the original speed image. The basic idea of the proposed approach is to use the second speed image as a boundary surface which is approximately orthogonal to the area of the leak. The aim of the new speed image is to slow down the level set propagation and prevent the leak in the regions close to liver boundary. The new speed image is a surface created by filling holes to reconstruct the liver surface. These holes are formed as a result of the exit and the entry of the liver vessels, and are considered the main cause of the segmentation leak. The result of the proposed method shows superior outcome than other methods in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».