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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >A VARIATIONAL MODEL FOR THIN STRUCTURE SEGMENTATION BASED ON A DIRECTIONAL REGULARIZATION
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A VARIATIONAL MODEL FOR THIN STRUCTURE SEGMENTATION BASED ON A DIRECTIONAL REGULARIZATION

机译：基于方向正规化的薄结构分割变分模型

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Tubular structure segmentation is an important task, with many applications in medical image analysis such as vessel segmentation both in 2D and 3D. However, this task is challenging due to the spatial sparsity of these objects, implying a high sensitivity to noise. An important cue in this context is the local orientation of the tubular structures. Using this information, it is possible to regularize the structures without destroying its integrity. In this article, we take advantage of recent advances in orientation estimation to propose a directional regularization prior for tubular structures, suitable for use in a variational framework. We illustrate on both synthetic and 2D real data.
机译：管状结构分割是一项重要任务，具有许多在医学图像分析中的应用，例如2D和3D的血管分割。然而，由于这些物体的空间稀疏性，这项任务是挑战，这意味着对噪声的高敏感性。在这种情况下重要的提示是管状结构的局部取向。使用此信息，可以在不破坏其完整性的情况下对结构进行正规化。在本文中，我们利用最近的方向估计的进步，提出了针对管状结构之前的定向正则化，适用于变分框架。我们在合成和2D实际数据上说明。

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