SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-177774"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-177774" > Fast vascular skele...

Fast vascular skeleton extraction algorithm

Lidayová, Kristína (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Uppsala University, Sweden
Frimmel, Hans (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för beräkningsvetenskap,Uppsala University, Sweden
Wang, Chunliang (författare)
Linköpings universitet,KTH,Medicinsk bildbehandling och visualisering,Linköping University, Sweden,Avdelningen för radiologiska vetenskaper,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,KTH Royal Institute Technology, Sweden
visa fler...
Bengtsson, Ewert (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Uppsala University, Sweden
Smedby, Örjan (författare)
Linköpings universitet,KTH,Medicinsk bildbehandling och visualisering,Linköping University, Sweden,Avdelningen för radiologiska vetenskaper,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Röntgenkliniken i Linköping,KTH Royal Institute Technology, Sweden
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2016
2016
Engelska.
Ingår i: Pattern Recognition Letters. - : Elsevier. - 0167-8655 .- 1872-7344. ; 76, s. 67-75
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Vascular diseases are a common cause of death, particularly in developed countries. Computerized image analysis tools play a potentially important role in diagnosing and quantifying vascular pathologies. Given the size and complexity of modern angiographic data acquisition, fast, automatic and accurate vascular segmentation is a challenging task.In this paper we introduce a fully automatic high-speed vascular skeleton extraction algorithm that is intended as a first step in a complete vascular tree segmentation program. The method takes a 3D unprocessed Computed Tomography Angiography (CTA) scan as input and produces a graph in which the nodes are centrally located artery voxels and the edges represent connections between them. The algorithm works in two passes where the first pass is designed to extract the skeleton of large arteries and the second pass focuses on smaller vascular structures. Each pass consists of three main steps. The first step sets proper parameters automatically using Gaussian curve fitting. In the second step different filters are applied to detect voxels - nodes - that are part of arteries. In the last step the nodes are connected in order to obtain a continuous centerline tree for the entire vasculature. Structures found, that do not belong to the arteries, are removed in a final anatomy-based analysis. The proposed method is computationally efficient with an average execution time of 29s and has been tested on a set of CTA scans of the lower limbs achieving an average overlap rate of 97% and an average detection rate of 71%.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Medicinteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Medical Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine (hsv//eng)

Nyckelord

Blood vessels
Centerline tree
CT angiography
Skeleton extraction
Vascular tree
Algorithms
Angiography
Computerized tomography
Curve fitting
Data acquisition
Diagnosis
Extraction
Forestry
Musculoskeletal system
Pathology
Centerlines
Computationally efficient
Computed tomography angiography
Gaussian curve fitting
Vascular tree segmentation
Vascular trees
Trees (mathematics)
Computerized Image Processing

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy