Segmentation of Lung Lobes in High-Resolution Isotropic CT Images
Notice bibliographique
Résumé
Modern multislice computed tomography (CT) scanners produce isotropic CT images with a thickness of 0.6 mm. These CT images offer detailed information of lung cavities, which could be used for better surgical planning of treating lung cancer. The major challenge for developing a surgical planning system is the automatic segmentation of lung lobes by identifying the lobar fissures. This paper presents a lobe segmentation algorithm that uses a two-stage approach: 1) adaptive fissure sweeping to find fissure regions and 2) wavelet transform to identify the fissure locations and curvatures within these regions. Tested on isotropic CT image stacks from nine anonymous patients with pathological lungs, the algorithm yielded an accuracy of 76.7%-94.8% with strict evaluation criteria. In comparison, surgeons obtain an accuracy of 80% for localizing the fissure regions in clinical CT images with a thickness of 2.5-7.0 mm. As well, this paper describes a procedure for visualizing lung lobes in three dimensions using software--amira--and the segmentation algorithm. The procedure, including the segmentation, needed about 5 min for each patient. These results provide promising potential for developing an automatic algorithm to segment lung lobes for surgical planning of treating lung cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».