研究目的
开发一种从MRI数据中自动分割头颈部肿瘤的算法，以解决边界模糊、形状不规则和强度变化等挑战。
研究成果
该算法成功实现了三维肿瘤体积分割，在精度（平均DSC为0.70，F值为0.74）和时间消耗方面均优于二维方法，生成的表面平滑且结构一致，有效解决了头颈部癌症MRI数据自动分割的难题。
研究不足
该算法依赖于基于强度的方法，可能受MRI数据变化的影响；其在仅10名患者的有限数据集上进行了测试，未来需要在更多数据集上进行验证，并改进对比度增强和水平集函数。
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[IEEE 2018年第七届欧洲视觉信息处理研讨会(EUVIP) - 芬兰坦佩雷(2018.11.26-2018.11.28)] 2018年第七届欧洲视觉信息处理研讨会(EUVIP) - 基于MRI数据的头颈部肿瘤自动三维检测与分割
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[IEEE 2018年第七届欧洲视觉信息处理研讨会(EUVIP) - 芬兰坦佩雷(2018.11.26-2018.11.28)] 2018年第七届欧洲视觉信息处理研讨会(EUVIP) - 基于MRI数据的头颈部肿瘤自动三维检测与分割
DOI：10.1109/EUVIP.2018.8611759
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 05:21:04
摘要：
本文提出了一种用于磁共振成像（MRI）头部和颈部三维肿瘤自动分割的新算法。该算法首先对MRI数据切片进行预处理以提高质量并减少伪影，随后在各切片间执行强度标准化处理，并对中心切片进行癌变区域分割，从而获取肿瘤区域的正确强度范围及大致位置。通过傅里叶插值法构建各向同性的三维MRI体数据，进而采用新型位置约束三维水平集方法从插值后的MRI体数据中分割肿瘤。该算法在真实MRI数据上进行了测试，结果表明：相较于既往的二维和三维分割方法，这种新型三维肿瘤体积提取算法具有更高的Dice系数和F值指标。
作者：
Baixiang Zhao，John Soraghan，Gaetano Di-caterina，Derek Grose，Trushali Doshi
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