https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46553| Title: | Методика полуавтоматической сегментации желудка на КТ-изображениях с использованием модулей программного пакета 3DSliser |
| Other Titles: | Semi-automatic stomach segmentation method using 3D Sliser software modules |
| Authors: | Косарева, А. А. Камлач, П. В. Ковалев, В. А. |
| Keywords: | материалы конференций;сегментация изображений;желудок;компьютерная томография;3D Slicer;images segmentation;stomach;computer tomography;3D Slicer |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Косарева, А. А. Методика полуавтоматической сегментации желудка на КТ-изображениях с использованием модулей программного пакета 3DSliser / А. А. Косарева, П. В. Камлач, В. А. Ковалев // Медэлектроника – 2020. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XII Международной научно-технической конференции, Минск, 10 декабря 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2020. – С. 176–181. |
| Abstract: | В статье представлена методика сегментации желудка на изображения абдоминальной компьютерной томографии. Актуальность исследования объясняется сложностью сегментации желудка, в связи с вариативностью его плотностей внутренних тканей и полостей. Сегментация желудка вручную занимает большое количество времени у специалиста-радиолога, возникает задача автоматизации процесса сегментации. Предлагаемая методика позволяет сегментировать желудок полуавтоматически, выделяя 13% ключевых слоёв с использованием функции выделения пикселей одной плотности. В основе методики используется алгоритм морфологической интерполяции, позволяющий заполнять пространство между выделенными срезами. Определена зависимость точности сегментации от количества ключевых слоёв. Доказано, что при выделении 8 ключевых слоёв сохраняется необходимая для исследования точность моделирования, равная 95%. |
| Alternative abstract: | The article presents a method of stomach segmentation in abdominal computed tomography images. The relevance of the study is explained by the complexity of stomach segmentation, due to the variability of its density of internal tissues and cavities. Manual gastric segmentation takes radiologists a lot of time, so the task of automating the segmentation process arises. The proposed technique allows semi-automatic stomach segmentation, highlighting 13% of the key layers by separating same density pixels. The technique is based on the algorithm of morphological interpolation, that allows filling the spaces between the selected slices. The segmentation accuracy dependence on the number of key layers has been determined. It has been proven that when 8 key layers are selected, the modeling 95% accuracy. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46553 |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2020 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Kosareva_Metodika.pdf | 1.86 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.