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首页> 外文期刊>Medical image analysis >Segmentation of interwoven 3d tubular tree structures utilizing shape priors and graph cuts.
【24h】

Segmentation of interwoven 3d tubular tree structures utilizing shape priors and graph cuts.

机译：利用形状先验和图形切割对交织的3d管状树结构进行分割。

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The segmentation of tubular tree structures like vessel systems in volumetric datasets is of vital interest for many medical applications. We present a novel approach that allows to simultaneously separate and segment multiple interwoven tubular tree structures. The algorithm consists of two main processing steps. First, the tree structures are identified and corresponding shape priors are generated by using a bottom-up identification of tubular objects combined with a top-down grouping of these objects into complete tree structures. The grouping step allows us to separate interwoven trees and to handle local disturbances. Second, the generated shape priors are utilized for the intrinsic segmentation of the different tubular systems to avoid leakage or undersegmentation in locally disturbed regions. We have evaluated our method on phantom and different clinical CT datasets and demonstrated its ability to correctly obtain/separate different tree structures, accurately determine the surface of tubular tree structures, and robustly handle noise, disturbances (e.g., tumors), and deviations from cylindrical tube shapes like for example aneurysms.
机译：对于许多医疗应用而言，在体积数据集中对管状树状结构（如血管系统）进行分割非常重要。我们提出了一种新颖的方法，允许同时分离和分割多个交织的管状树状结构。该算法包括两个主要处理步骤。首先，通过使用管状对象的自下而上的标识以及将这些对象的自上而下的分组组合为完整的树结构，来识别树结构并生成相应的形状先验。分组步骤使我们能够分离交织的树木并处理局部干扰。其次，所产生的形状先验被用于不同管状系统的固有分段，以避免在局部扰动区域中的泄漏或分段不足。我们在幻影和不同的临床CT数据集上评估了我们的方法，并证明了其能够正确获取/分离不同树形结构，准确确定管状树形结构的表面以及稳健地处理噪音，干扰（例如肿瘤）和与圆柱体偏离的能力。管的形状，例如动脉瘤。

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