Segmentación de hígado y tumores en imágenes de TC
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Se propone un nuevo método de marcos de procesamiento totalmente automático basado en algoritmos de contorno activo de corte de grafo geodésico. El algoritmo se aplica a la segmentación de imágenes utilizando dos tipos diferentes de vecindarios locales en la construcción del gráfico. El principal problema del enfoque Graph-Cut es la selección incorrecta de la región del hígado con una coloración similar a los garabatos del usuario que se identifica como región tumoral. Los resultados pueden mejorarse utilizando la nueva técnica propuesta basada en el método Graph-Cut geodésico. ...
Se propone un nuevo método de marcos de procesamiento totalmente automático basado en algoritmos de contorno activo de corte de grafo geodésico. El algoritmo se aplica a la segmentación de imágenes utilizando dos tipos diferentes de vecindarios locales en la construcción del gráfico. El principal problema del enfoque Graph-Cut es la selección incorrecta de la región del hígado con una coloración similar a los garabatos del usuario que se identifica como región tumoral. Los resultados pueden mejorarse utilizando la nueva técnica propuesta basada en el método Graph-Cut geodésico. Este sistema se ha concentrado en encontrar un método de segmentación rápido e interactivo para la segmentación de hígado y tumores. En la etapa de preprocesamiento, la imagen de TC se procesa con un filtro de desplazamiento medio y un método de umbralización estadística para reducir el área de procesamiento y mejorar la tasa de detección. La segunda etapa es la segmentación del hígado; la región hepática se ha segmentado utilizando el algoritmo del método propuesto. En la siguiente etapa, la segmentación del tumor también sigue los mismos pasos. Por último, las regiones del hígado y del tumor se segmentan por separado a partir de la imagen de tomografía computerizada.
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