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Live level set: A hybrid method of livewire and level set for medical image segmentation

机译:实时水平集:用于医学图像分割的实时线和水平集的混合方法

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摘要

Livewire and level set are popular methods for medical image segmentation. In this article, the authors propose a hybrid method of livewire and level set, termed the live level set (LLS). The LLS replaces the one graph update iteration in the classic livewire with two iterations of graph updates. The first iteration generates an initial contour for a level set computation. The level set distance is then factored back into the cost function in the second iteration of graph update. The authors validated LLS using synthetic images. The results show that the performance of the LLS is superior to both the classic live wire and traditional level set methods in terms of accuracy, reproducibility, smoothness and running time. They also qualitatively evaluated the LLS using real clinical data.
机译:Livewire和水平集是用于医学图像分割的流行方法。在本文中,作者提出了一种实时线和水平集的混合方法,称为实时水平集(LLS)。 LLS用图更新的两次迭代代替了经典带电的一次图更新迭代。第一次迭代生成一个初始轮廓用于水平集计算。然后,在图更新的第二次迭代中,将水平设置的距离重新计入成本函数。作者使用合成图像验证了LLS。结果表明,在准确性,可重复性,平滑度和运行时间方面,LLS的性能均优于经典的带电导线和传统的水平设置方法。他们还使用真实的临床数据定性评估了LLS。

著录项

  • 作者

    Yao, Jianhua; Chen, David;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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