【摘 要】
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提出了一种采用活动形状模型的图像自动分割方法,用于对放疗中CT前列腺图像的自动分割。活动形状模型的关键问题包括形状模型与表面模型的构建,本文利用尺度不变局部特征在前
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(30900380);广东省自然科学基金(9151051501000026);广东省产学研项目(cgzhzd0717)
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提出了一种采用活动形状模型的图像自动分割方法,用于对放疗中CT前列腺图像的自动分割。活动形状模型的关键问题包括形状模型与表面模型的构建,本文利用尺度不变局部特征在前列腺图像边界上的特异性,建立了精确的前列腺表面模型。为了更好地描述特定病人前列腺形状变化,本文提出了在线学习训练机制,在当前病人样本数较少的情况下,采用群体统计信息建立形状模型,随当前病人样本数的增加,逐步增加当前病人样本统计信息在对构建形状模型的权重。本文对24个病人的共264套图像进行了实验,结果显示平均Dice相似性系数为90.5%,平均表面距离为1.90mm,表明本文方法有很高精确,264套图像中只有一套图像的Dice相似性系数小于70%,表明本方法有很好的鲁棒性。
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