Segmentazione di fegato e tumori in immagini TC
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Viene proposto un nuovo metodo di elaborazione completamente automatico basato su algoritmi di contorno attivo a taglio grafico geodetico. L'algoritmo viene applicato alla segmentazione delle immagini utilizzando due diversi tipi di quartieri locali per la costruzione del grafo. Il problema principale dell'approccio Graph-Cut è l'errata selezione della regione del fegato con una colorazione simile agli scarabocchi dell'utente che viene identificata come regione tumorale. I risultati possono essere migliorati utilizzando la nuova tecnica proposta, basata sul metodo Geodesic Graph-Cut. Questo s...
Viene proposto un nuovo metodo di elaborazione completamente automatico basato su algoritmi di contorno attivo a taglio grafico geodetico. L'algoritmo viene applicato alla segmentazione delle immagini utilizzando due diversi tipi di quartieri locali per la costruzione del grafo. Il problema principale dell'approccio Graph-Cut è l'errata selezione della regione del fegato con una colorazione simile agli scarabocchi dell'utente che viene identificata come regione tumorale. I risultati possono essere migliorati utilizzando la nuova tecnica proposta, basata sul metodo Geodesic Graph-Cut. Questo sistema si è concentrato sulla ricerca di un metodo di segmentazione veloce e interattivo per la segmentazione di fegato e tumori. Nella fase di preelaborazione, l'immagine TC viene trattata con il filtro mean shift e il metodo di sogliatura statistica per ridurre l'area di elaborazione e migliorare il tasso di rilevamento. La seconda fase è la segmentazione del fegato; la regione epatica è stata segmentata utilizzando l'algoritmo del metodo proposto. Nella fase successiva, anche la segmentazione del tumore segue gli stessi passi. Infine, le regioni del fegato e del tumore sono state segmentate separatamente dall'immagine della tomografia computerizzata.
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