A Fast Lower Extremity Vessel Segmentation Method for Large CT Data Sets Using 3-Dimensional Seeded Region Growing and Branch Classification

김동성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김동성

저널정보: 대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제29권 제5호

발행연도: 2008.1

수록면: 348 - 354 (7page)

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Segmenting vessels in lower extremity CT images is very difficult because of gray level variation, connection to bones, and their small sizes. Instead of segmenting vessels, we propose an approach that segments bones and subtracts them from the original CT images. The subtracted images can contain not only connected vessel structures but also isolated vessels, which are very difficult to detect using conventional vessel segmentation methods. The proposed method initially grows a 3-dimensional (3D) volume with a seeded region growing (SRG) using an adaptive threshold and then detects junctions and forked branches. The forked branches are classified into either bone branches or vessel branches based on appearance, shape, size change, and moving velocity of the branch. The final volume is re-grown by collecting connected bone branches. The algorithm has produced promising results for segmenting bone structures in several tens of vessel-enhanced CT image data sets of lower extremities.

#Image segmentation #bone/vessel segmentation #lower extremity #medium enhanced CT

참고문헌 (20)

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A. Chakraborty / 1996 / Deformable boundary finding in medical images by integrating gradient and region information / IEEE Trans. on medical imaging 15 (6) : 859 ~ 870

A. Elmoutaouakkil / 1996 / Segm- entation of cancellous bone from high-resolution computed tomography images: influence on trabecular bone measurements / Trans. on medical im

A. Tsai / 2003 / A shape based approach to curve evolution for segmentation of medical imagery / IEEE Trans.Med.Imag 22 (2)

C.Chu / 1993 / The integration of image segmentation maps using region and edge information / IEEE Trans. on the Pattern Analysis and Machine Intelligence (12) : 1241 ~ 1252

D. Duncan / 2000 / Medical Image Analysis: Progress over Two Decades and the Challenges Ahead / IEEE Trans. on the Pattern Analysis and Machine Intelligence 22 (1) : 85 ~ 106

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