Segmentação de Fígado e Tumor em Imagens de TAC
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É apresentado um novo método proposto de estruturas de processamento totalmente automático baseado em algoritmos de contorno ativo de corte de gráfico geodésico. O algoritmo é aplicado à segmentação de imagens utilizando dois tipos diferentes de vizinhanças locais na construção do gráfico. O principal problema da abordagem Graph-Cut é a seleção incorrecta da região do fígado com uma coloração semelhante aos rabiscos do utilizador, que é identificada como uma região tumoral. Os resultados podem ser melhorados utilizando a nova técnica proposta baseada no método Geodesic ...
É apresentado um novo método proposto de estruturas de processamento totalmente automático baseado em algoritmos de contorno ativo de corte de gráfico geodésico. O algoritmo é aplicado à segmentação de imagens utilizando dois tipos diferentes de vizinhanças locais na construção do gráfico. O principal problema da abordagem Graph-Cut é a seleção incorrecta da região do fígado com uma coloração semelhante aos rabiscos do utilizador, que é identificada como uma região tumoral. Os resultados podem ser melhorados utilizando a nova técnica proposta baseada no método Geodesic Graph-Cut. Este sistema concentrou-se em encontrar um método de segmentação rápido e interativo para a segmentação do fígado e do tumor. Na fase de pré-processamento, o processo da imagem CT é realizado com um filtro de deslocamento médio e um método de limiarização estatística para reduzir a área de processamento e melhorar a taxa de deteção. A segunda fase é a segmentação do fígado; a região do fígado foi segmentada utilizando o algoritmo do método proposto. Na fase seguinte, a segmentação do tumor também seguiu os mesmos passos. Finalmente, as regiões do fígado e do tumor são segmentadas separadamente a partir da imagem de tomografia computorizada.
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