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首页> 外文会议>Conference on Medical Imaging 2008: Imaging Processing; 20080217-19; San Diego,CA(US) >Lung lobe modeling and segmentation with individualized surface meshes
【24h】

Lung lobe modeling and segmentation with individualized surface meshes

机译：肺叶建模和个体化表面网格分割

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摘要

An automated segmentation of lung lobes in thoracic CT images is of interest for various diagnostic purposes like the quantification of emphysema or the localization of tumors within the lung. Although the separating lung fissures are visible in modern multi-slice CT-scanners, their contrast in the CT-image often does not separate the lobes completely. This makes it impossible to build a reliable segmentation algorithm without additional information. Our approach uses general anatomical knowledge represented in a geometrical mesh model to construct a robust lobe segmentation, which even gives reasonable estimates of lobe volumes if fissures are not visible at all. The paper describes the generation of the lung model mesh including lobes by an average volume model, its adaptation to individual patient data using a special fissure feature image, and a performance evaluation over a test data set showing an average segmentation accuracy of 1 to 3 mm.
机译：出于各种诊断目的，例如肺气肿的量化或肺内肿瘤的定位，在胸部CT图像中对肺叶进行自动分割是很有意义的。尽管在现代多层CT扫描仪中可见分离的肺裂，但它们在CT图像中的对比度通常不能完全分离肺叶。如果没有其他信息，就不可能构建可靠的分割算法。我们的方法使用几何网格模型中表示的一般解剖知识来构建鲁棒的叶分割，如果根本看不到裂痕，它甚至可以给出合理的叶体积估计。该论文描述了通过平均体积模型生成包括肺叶在内的肺部模型网格，使用特殊裂痕特征图像对单个患者数据的适应性以及对测试数据集的性能评估，该结果显示了平均分割精度为1-3 mm 。

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