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【24h】

Clavicle segmentation in chest radiographs

机译：胸部射线照相中的锁骨分割

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Automated delineation of anatomical structures in chest radiographs is difficult due to superimposition of multiple structures. In this work an automated technique to segment the clavicles in posterior-anterior chest radiographs is presented in which three methods are combined. Pixel classification is applied in two stages and separately for the interior, the border and the head of the clavicle. This is used as input for active shape model segmentation. Finally dynamic programming is employed with an optimized cost function that combines appearance information of the interior of the clavicle, the border, the head and shape information derived from the active shape model. The method is compared with a number of previously described methods and with independent human observers on a large database. This database contains both normal and abnormal images and will be made publicly available. The mean contour distance of the proposed method on 249 test images is 1.1 ± 1.6. mm and the intersection over union is 0.86 ± 0.10.
机译：由于多种结构叠加，胸部射线照片中的解剖结构自动描绘是困难的。在这项工作中，提出了一种自动化的技术，以在后前胸部射线照片中分割克拉期的方法，其中组合了三种方法。像素分类以两个阶段应用，并分别用于内部，边界和锁骨的头部。这被用作活动形状模型分段的输入。最后使用动态编程，其具有优化的成本函数，该功能结合了锁骨内部的外观信息，边界，头部和形状信息来自主动形状模型。将该方法与多个先前描述的方法和大型数据库上的独立人类观察者进行比较。该数据库包含正常和异常图像，并将公开可用。所提出的方法在249测试图像上的平均轮廓距离为1.1±1.6。 MM和联盟交叉点为0.86±0.10。

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