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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제28권 제6호
발행연도
2007.1
수록면
713 - 720 (8page)

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In image-guided surgery, automatic bone segmentation of Computed Tomography (CT) images is an important but challenging step. Previous attempts include intensity-, edge-, region-, and deformable curve-based approaches [1], but none claims fully satisfactory performance. Although active contour (AC) techniques possess many excellent characteristics, their applications in CT image segmentation have not worthily exploited yet. In this study, we have evaluated the automaticity and performance of the model of Chan-Vese Multiphase AC Without Edges towards knee bone segmentation from CT images. This model is suitable because it is initialization-insensitive and topology-adaptive. Its segmentation results have been qualitatively compared with those from four other widely used AC models: namely Gradient Vector Flow (GVF) AC, Geometric AC, Geodesic AC, and GVF Fast Geometric AC. To quantitatively evaluate its performance, the results from a commercial software and a medical expert have been used. The evaluationresults show that the Chan-Vese model provides superior performance with least user interaction, proving its suitability for automatic bone segmentation from CT images.
#bone segmentation #active contours #level set methods #CT images

목차

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참고문헌 (21)

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A. Yezzi / 1997. / A geometric snake model for segmentation of medical imagery 16 : 199 ~ 209 google schola C. S. Poon / 1997. / Image segmentation by a deformable contour model incorporating region analysis 42 : 1833 ~ 1841 google schola C. Xu / 1998. / Snakes, shapes, and gradient vector flow 7 : 359 ~ 369 google schola D. Mumford / 1989. / Optimal approximation by piecewise smooth functions and associated variational problems 42 : 577 ~ 685 google schola F. Catte / 1993. / A geometric model for active contours in image processing 66 : 1 ~ 31 google schola

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