SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/241847"
 

Sökning: id:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/241847" > Automatic pericardi...

Automatic pericardium segmentation and quantification of epicardial fat from computed tomography angiography

Norlén, Alexander, 1988 (författare)
Chalmers University of Technology
Alvén, Jennifer, 1989 (författare)
Chalmers University of Technology
Molnar, David (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Wallenberglaboratoriet,Wallenberg Laboratory,University of Gothenburg
visa fler...
Enqvist, Olof, 1981 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Wallenberglaboratoriet,Wallenberg Laboratory,University of Gothenburg
Rossi-Norrlund, Rauni, 1962 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Wallenberglaboratoriet,Wallenberg Laboratory,University of Gothenburg
Brandberg, John, 1966 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Wallenberglaboratoriet,Wallenberg Laboratory,University of Gothenburg
Bergström, Göran, 1964 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Wallenberglaboratoriet,Wallenberg Laboratory,University of Gothenburg
Kahl, Fredrik, 1972 (författare)
Chalmers University of Technology,Lund University,Lunds universitet,Mathematical Imaging Group,Forskargrupper vid Lunds universitet,Lund University Research Groups
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2016
2016
Engelska.
Ingår i: Journal of Mecial Imaging. - 2329-4302 .- 2329-4310. ; 3:3
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Recent findings indicate a strong correlation between the risk of future heart disease and the volume ofadipose tissue inside of the pericardium. So far, large-scale studies have been hindered by the fact that manual delin-eation of the pericardium is extremely time-consuming and that existing methods for automatic delineation strugglewith accuracy. In this paper, an efficient and fully automatic approach to pericardium segmentation and epicardial fatvolume estimation is presented, based on a variant of multi-atlas segmentation for spatial initialization and a randomforest classifier for accurate pericardium detection. Experimental validation on a set of 30 manually delineated Com-puter Tomography Angiography (CTA) volumes shows a significant improvement on state-of-the-art in terms of EFVestimation (mean absolute epicardial fat volume difference: 3.8 ml (4.7%), Pearson correlation: 0.99) with run-timessuitable for large-scale studies (52 s). Further, the results compare favorably to inter-observer variability measured on10 volumes.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Medicinteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Medical Engineering (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)

Nyckelord

computed tomography angiography (CTA)
segmentation
machine learning
epicardial fat quantification
pericardium
pericardium
computed tomography angiography

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

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