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Extracting and describing liver capsule contour in high-frequency ultrasound image for early HBV cirrhosis diagnosis

机译：提取和描述高频超声图像中的肝囊轮廓，以早期诊断HBV肝硬化

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This paper proposes a novel method to extract and describe liver capsule contour in high-frequency ultrasound image for early diagnosis of HBV cirrhosis. The proposed method combines vertical gradient optimization and minimum of deflection error to approximate the outline of liver capsule using a number of reference points determined through interactive selection. We also propose a Continuity of Capsule (CoC) index and a Smoothness of Capsule (SoC) index to describe the geometric characteristics of the liver capsule. Experiments show that the proposed method can accurately locate the outline of the liver capsule, and the CoC index is effective in detecting the existence of HBV cirrhosis especially in the early stages, and the SoC index has statistical significance in classifying among normal, mild, moderate and severe clinical stages of the disease.
机译：本文提出了一种在高频超声图像中提取和描述肝脏包膜轮廓的新方法，以对HBV肝硬化进行早期诊断。所提出的方法结合了垂直梯度优化和最小的偏转误差，从而使用通过交互式选择确定的多个参考点来近似肝胶囊的轮廓。我们还提出了胶囊连续性（CoC）指数和胶囊平滑度（SoC）指数来描述肝脏胶囊的几何特征。实验表明，该方法能够准确定位肝囊轮廓，CoC指数尤其在早期阶段有效检测HBV肝硬化的存在，SoC指数在正常，轻度，中度分类中具有统计学意义。疾病的严重临床阶段。

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