Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:eeb26a54-8f3a-4c21-8eab-227c529de10f" >
Multiatlas Segmenta...
Multiatlas Segmentation Using Robust Feature-Based Registration
-
- Fejne, Frida, 1986 (författare)
- Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
-
Landgren, Matilda (författare)
-
- Alvén, Jennifer, 1989 (författare)
- Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
-
visa fler...
-
Ulén, Johannes (författare)
-
Fredriksson, Johan (författare)
-
Larsson, Viktor (författare)
-
- Enqvist, Olof, 1981 (författare)
- Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
-
- Kahl, Fredrik, 1972 (författare)
- Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- ISBN 9783319496429
- 2017-05-18
- 2017
- Engelska.
-
Ingår i: , Cloud-Based Benchmarking of Medical Image Analysis. - Cham : Springer International Publishing. - 9783319496429 ; , s. 203-218
- Relaterad länk:
-
https://library.oape...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
https://research.cha...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- This paper presents a pipeline which uses a multiatlas approach for multiorgan segmentation in whole-body CT images. In order to obtain accurate registrations between the target and the atlas images, we develop an adapted feature-based method which uses organ-specific features. These features are learnt during an offline preprocessing step, and thus, the algorithm still benefits from the speed of feature-based registration methods. These feature sets are then used to obtain pairwise non-rigid transformations using RANSAC followed by a thin-plate spline refinement or NiftyReg. The fusion of the transferred atlas labels is performed using a random forest classifier, and finally, the segmentation is obtained using graph cuts with a Potts model as interaction term. Our pipeline was evaluated on 20 organs in 10 whole-body CT images at the VISCERAL Anatomy Challenge, in conjunction with the International Symposium on Biomedical Imaging, Brooklyn, New York, in April 2015. It performed best on majority of the organs, with respect to the Dice index.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering (hsv//eng)
- NATURVETENSKAP -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
Publikations- och innehållstyp
- kap (ämneskategori)
- vet (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Fejne, Frida, 19 ...
-
Landgren, Matild ...
-
Alvén, Jennifer, ...
-
Ulén, Johannes
-
Fredriksson, Joh ...
-
Larsson, Viktor
-
visa fler...
-
Enqvist, Olof, 1 ...
-
Kahl, Fredrik, 1 ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Medicinteknik
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Datorseende och ...
- Artiklar i publikationen
-
, Cloud-Based Be ...
- Av lärosätet
-
Chalmers tekniska högskola