Segmentation du foie et des tumeurs dans les images de tomodensitométrie
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Une nouvelle méthode proposée pour les cadres de traitement entièrement automatiques est basée sur les algorithmes de contour actif à coupe graphique géodésique. L'algorithme est appliqué à la segmentation d'images en utilisant deux types différents de voisinages locaux pour construire le graphe. Le problème majeur de l'approche Graph-Cut est la sélection incorrecte de la région du foie dont la coloration est similaire aux gribouillis de l'utilisateur et qui est identifiée comme une région tumorale. Les résultats peuvent être améliorés en utilisant la nouvelle technique prop...
Une nouvelle méthode proposée pour les cadres de traitement entièrement automatiques est basée sur les algorithmes de contour actif à coupe graphique géodésique. L'algorithme est appliqué à la segmentation d'images en utilisant deux types différents de voisinages locaux pour construire le graphe. Le problème majeur de l'approche Graph-Cut est la sélection incorrecte de la région du foie dont la coloration est similaire aux gribouillis de l'utilisateur et qui est identifiée comme une région tumorale. Les résultats peuvent être améliorés en utilisant la nouvelle technique proposée, basée sur la méthode de coupe graphique géodésique. Ce système s'est concentré sur la recherche d'une méthode de segmentation rapide et interactive pour la segmentation du foie et des tumeurs. Dans la phase de prétraitement, l'image CT est traitée avec un filtre de décalage moyen et une méthode de seuillage statistique pour réduire la zone de traitement tout en améliorant le taux de détection. La deuxième étape est la segmentation du foie ; la région du foie a été segmentée à l'aide de l'algorithme de la méthode proposée. À l'étape suivante, la segmentation des tumeurs suit les mêmes étapes. Enfin, les régions du foie et de la tumeur sont segmentées séparément à partir de l'image tomographique.
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