論文の概要: Automatic segmentation and determining radiodensity of the liver in a
large-scale CT database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13290v1
- Date: Tue, 31 Dec 2019 12:41:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 21:27:26.374578
- Title: Automatic segmentation and determining radiodensity of the liver in a
large-scale CT database
- Title（参考訳）: 大規模CTデータベースにおける肝臓のセグメンテーションと放射線密度の決定
- Authors: N. S. Kulberg (1 and 3), A. B. Elizarov (1), V. P. Novik (1), V. A.
Gombolevsky (1), A. P. Gonchar (1), A. L. Alliua (2), V. Yu. Bosin (1), A. V.
Vladzymyrsky (1), S. P. Morozov (1) ((1) State Budget-Funded Health Care
Institution of the City of Moscow Research and Practical Clinical Center for
Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care
Department, (2) Federal State Budgetary Scientific Institution Russian
Scientific Center of Surgery named after Academician B.V. Petrovsky, (3)
Federal Research Center Computer Science and Control of Russian Academy of
Sciences)
- Abstract要約: この技術は、様々な患者位置で得られたCT画像を幅広い露光パラメーターで処理するために使用することができる。
実際の大規模医療データベースでは、100万以上の研究で低用量CTスキャンを処理できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study proposes an automatic technique for liver segmentation in computed
tomography (CT) images. Localization of the liver volume is based on the
correlation with an optimized set of liver templates developed by the authors
that allows clear geometric interpretation. Radiodensity values are calculated
based on the boundaries of the segmented liver, which allows identifying liver
abnormalities. The performance of the technique was evaluated on 700 CT images
from dataset of the Unified Radiological Information System (URIS) of Moscow.
Despite the decrease in accuracy, the technique is applicable to CT volumes
with a partially visible region of the liver. The technique can be used to
process CT images obtained in various patient positions in a wide range of
exposition parameters. It is capable in dealing with low dose CT scans in real
large-scale medical database with over 1 million of studies.
- Abstract（参考訳）: 本研究はCT画像における肝セグメンテーションの自動化手法を提案する。
肝臓体積の局在は、著者らが開発した最適化された肝臓テンプレートのセットとの相関に基づいており、明瞭な幾何学的解釈を可能にする。
放射線密度値は、肝臓の異常を識別できるセグメンテーションされた肝臓の境界に基づいて算出される。
モスクワの統一放射線情報システム(URIS)のデータセットから,700枚のCT画像を用いて評価を行った。
精度の低下にもかかわらず、この手法は肝臓の部分的な可視領域を有するCTボリュームに適用できる。
この技術は、様々な患者位置で得られたCT画像を幅広い露光パラメーターで処理するために使用することができる。
100万以上の研究がある実大規模医療データベースにおいて、低線量ctスキャンを扱うことができる。
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