MO‐G‐BRA‐03: Semi‐Automatic Segmentation of the Prostate Midgland in Magnetic Resonance Images Using Shape and Local Appearance Similarity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : To design, develop and test a semi‐automatic segmentation method for the prostate midgland on T2W magnetic resonance (MR) images acquired using an endorectal (ER) coil, based on inter‐subject prostate shape and local boundary appearance similarity.Method and Materials: We used T2W prostate MR images of 33 subjects acquired using an ER coil. From each image, we extracted the closest mid‐gland axial slice to the verumontanum. We partitioned the images into training and test sets using leave‐one‐out cross‐validation. We used the training images to define a point distribution model (PDM) describing shape variability as well as 36 circular ‘mean intensity patches' characterizing the inter‐subject local appearance at anatomically‐defined boundary locations. We chose a patch radius of 17mm based on our assessment of segmentation error, using the mean absolute boundary distance (MAD), on a subset of 13 images during a systematic radius search from 5mm to 25mm. For each test image, we defined 36 homologous rays emanating from the centre of the prostate. We used a radial‐based‐search strategy to translate each mean intensity patch along its corresponding ray and computed the normalized cross‐correlation (NCC) between the mean patch and the underlying patch in the test image at each point. We chose the point with the highest NCC along each ray. We then used the PDM to regularize the selected points. To compare the algorithm's segmentation to manual delineations performed by one operator, we calculated the MAD and Dice similarity coefficient (DSC). Results : We measured a MAD of 1.6 +/− 1.0mm, and a DSC of 89 +/− 6% between the semi‐automatically segmented contours and the manually‐delineated reference standard. Conclusions : NCC of local prostate boundary regions with a learned mean boundary appearance may be suitable for boundary localization and subsequent refinement using a PDM on T2W MR images acquired using an ER coil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».