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从注册的CT和MR图像分割腮腺

摘要

目的:开发一种自动多模式方法,用于从预先注册的计算机断层扫描(CT)和磁共振(MR)图像中分割腮腺(PG),并将其结果与现有的最先进算法的结果进行比较。仅从CT图像分割PG。

方法:使用两种不同的最新配准程序将头颈部的磁共振图像配准到随附的CT图像上。根据医生提供的婴儿试管医院成功率CT图像上PG的手动描绘,将配准图像对的参考域划分在互补PG区域和背景上。来自两种图像模态的强度值的贴片,以来自参考域的随机采样的体素为中心,在卷积神经网络(CNN)分类器的训练中用作正或负样本。训练有素的CNN接受先前看不见(注册)的图像对,并根据其贴片与用于训练的奥斯卡·克斯可贴片的相似性对其体素进行分类。使用图形切割算法对最终分割进行细化,然后进行扩张侵蚀操作。

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结果:使用相同的图像数据集,使用所提出的多模态算法和现有的单峰算法进行PG的分割,所述单峰算法仅从CT图像分割PG。所提出的算法实现的骰子重叠系数的平均值为78.8%,而单峰算法的相应平均值为76.5%。

结论:计划CT图像上的自动PG分割可以用MR图像模式增强,从而改善头颈癌的RT计划「试管婴儿技术」。

关键词:图像配准;图像分割;腮腺;口腔干燥症。

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