Automatische detektion von zwischenorgan-3D-barrieren in abdominalen CT-daten

Translated title of the contribution: Automatic detection of inter-organ 3D barriers in abdominal CT data

Oliver Mietzner*, Andre Mastmeyer

*Corresponding author for this work

Abstract

Volumenwachstumssegmentierungstechniken sind oftmals mit der Übersegmentierung angrenzender Organe oder Strukturen behaftet. Künstlich eingebrachte Segmentierungsbarrieren als Nebenbedingungen helfen hierbei. Aktuell werden diese Markierungen häufig noch als manuelle Scribbles vom Benutzer i.d.R. mühsam schichtweise erstellt. Hier wird ein neuer vollautomatischer Ansatz zum Finden von virtuellen 3D-Barrieren mit maschinellen Lernmethoden vorgestellt. Die Abstandsfehler zu Referenzbarrieren liegen zwischen 4,9±1,3 und 10,3±3,6mm.
Translated title of the contributionAutomatic detection of inter-organ 3D barriers in abdominal CT data
Original languageGerman
Title of host publicationBildverarbeitung für die Medizin 2020
EditorsThomas Tolxdorff, Thomas M. Deserno, Heinz Handels, Andreas Maier, Klaus H. Maier-Hein, Christoph Palm
Number of pages6
PublisherSpringer Vieweg, Wiesbaden
Publication date12.02.2020
Pages46-51
ISBN (Print)978-3-658-29266-9
ISBN (Electronic)978-3-658-29267-6
DOIs
Publication statusPublished - 12.02.2020
EventBildverarbeitung für die Medizin 2020 - International workshop on Algorithmen - Systeme - Anwendungen
- Berlin, Germany
Duration: 15.03.202017.03.2020
Conference number: 237969

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