CASIA OpenIR  > 中国科学院分子影像重点实验室
Automatic Liver Segmentation from CT Scans Based on a Statistical Shape Model
Zhang, X; Tian, J; Deng, K; Wu, YF; Li, XL; Tian, Jie
2010
会议名称2010 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)
会议录名称Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS)
页码5351-5354
会议日期2010
会议地点Buenos Aires, ARGENTINA
摘要Abstract— In this paper, we present an algorithm for automatic liver segmentation from CT scans which is based on a statistical shape model. The proposed method is a hybrid method that combines three steps: 1) Localization of the average liver shape model in a test CT volume via 3D generalized Hough transform; 2) Subspace initialization of the statistical shape model; 3) Deformation of the shape model to adapt to liver contour through an optimal surface detection approach based on graph theory. The proposed method is evaluated on MICCAI 2007 liver segmentation challenge datasets. The experiment results demonstrate availability of the proposed method.
关键词-
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5454
专题中国科学院分子影像重点实验室
通讯作者Tian, Jie
推荐引用方式
GB/T 7714
Zhang, X,Tian, J,Deng, K,et al. Automatic Liver Segmentation from CT Scans Based on a Statistical Shape Model[C],2010:5351-5354.
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