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학술저널
저자정보
Divya Rao (Manipal Academy of Higher Education) Rohit Singh (Manipal Academy of Higher Education) Vijayananda J (Data Science and Artificial Intelligence)
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.12 No.2
발행연도
2022.5
수록면
175 - 183 (9page)
DOI
https://doi.org/10.1007/s13534-022-00221-3

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The larynx, or the voice-box, is a common site of occurrence of Head and Neck cancers. Yet, automated segmentation ofthe larynx has been receiving very little attention. Segmentation of organs is an essential step in cancer treatment-planning. Computed Tomography scans are routinely used to assess the extent of tumor spread in the Head and Neck as they arefast to acquire and tolerant to some movement. This paper reviews various automated detection and segmentation methods used for the larynx on Computed Tomographyimages. Image registration and deep learning approaches to segmenting the laryngeal anatomy are compared,highlighting their strengths and shortcomings. A list of available annotated laryngeal computed tomography datasets iscompiled for encouraging further research. Commercial software currently available for larynx contouring are briefed inour work. We conclude that the lack of standardisation on larynx boundaries and the complexity of the relatively small structuremakes automated segmentation of the larynx on computed tomography images a challenge. Reliable computer aided interventionin the contouring and segmentation process will help clinicians easily verify their findings and look for oversightin diagnosis. This review is useful for research that works with artificial intelligence in Head and Neck cancer, specificallythat deals with the segmentation of laryngeal anatomy.
#Larynx Segmentation #Computer-Aided Detection #Artificial Intelligence #Medical Image Processing #Computed Tomography

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