Реконструкция анатомических структур на основе статистической модели формы

Реконструкция анатомических структур на основе статистической модели формы

Автор: Смелкина Наталья Алексеевна, Косарев Руслан Николаевич, Никоноров Артем Владимирович, Байриков Иван Михайлович, Рябов Константин Николаевич, Авдеев Евгений Владимирович, Казанский Николай Львович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 6 т.41, 2017 года.

Бесплатный доступ

В статье представлен метод статистического моделирования формы, примененный для реконструкции анатомических структур с деформациями. Данный метод является перспективным для моделирования деформированных объектов, имеющих некоторую анатомическую форму. Метод статистического моделирования формы позволяет восстановить деформированный объект на основе информации об его анатомической форме и недеформированной части формы экземпляра, при этом учитывая особенности данного экземпляра и его вариативность относительно средней формы.

Статистическое моделирование, модель формы, совмещение облаков точек

Короткий адрес: https://sciup.org/140228774

IDR: 140228774   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-897-904

Список литературы Реконструкция анатомических структур на основе статистической модели формы

  • Lüthi, M. Statismo -A framework for PCA based statistical models /M. Lüthi, R. Blanc, T. Albrecht, T. Gass, O. Goksel, P. Büchler, M. Kistler, H. Bousleiman, M. Reyes, P. Cattin, T. Vetter//The Insight Journal. -2012. -URL: www.insight-journal.org/browse/publication/871 (request date 06.10.2017)
  • Statismo. Framework for building statistical image and shape models . -URL: https://github.com/statismo/statismo (request date 06.07.2016).
  • Heimann, T. Implementing the automatic generation of 3D statistical shape models with ITK/T. Heimann, I. Oguz, I. Wolf, M. Styner, H.P. Meinzer//The Insight Journal -MICCAI Open Science Workshop. -2006. -URL: www.insight-journal.org/browse/publication/111 (request date 06.07.2016).
  • Ross, J.C. Pulmonary lobe segmentation based on ridge surface sampling and shape model fitting/J.C. Ross, G.L. Kindlmann, Y. Okajima, H. Hatabu, A.A. Díaz, E.K. Silverman, G.R. Washko, J. Dy, R. San José Estépar//Medical Physics. -2013. -Vol. 40, Issue 12. -121903. - DOI: 10.1118/1.4828782
  • Heimann, T. Optimal landmark distributions for statistical shape model construction/T. Heimann, I. Wolf, H.P. Meinzer//Proceedings of SPIE. -2006. -Vol. 6144. -61441J. - DOI: 10.1117/12.653294
  • Soliman, A. Accurate lungs segmentation on CT chest images by adaptive appearance-guided shape modeling/A. Soliman, F. Khalifa, A. Elnakib, M. Abou El-Ghar, N. Dunlap, B. Wang, G. Gimel'farb, R. Keynton, A. El-Baz//IEEE Transactions on Medical Imaging. -2017. -Vol. 36, No 1. -P. 263-276. - DOI: 10.1109/TMI.2016.2606370
  • Birkbeck, N. Robust segmentation of challenging lungs in CT using multi-stage learning and level set optimization/N. Birkbeck, M. Sofka, T. Kohlberger, J. Zhang, J. Wetzl, J. Kaftan, S.K. Zhou. -In Book: Computational intelligence in biomedical imaging/ed. by K. Suzuki. -New York: Springer, 2014. -P. 185-208. - DOI: 10.1007/978-1-4614-7245-2_8
  • Jolliffe, I.T. Principal component analysis/I.T. Jolliffe. -2nd ed. -New York: Springer, 2002. -487 p. -ISBN: 0-387-95442-2.
  • sMedX. StatisticalShapeModeling . -URL: https://github.com/sMedX/StatisticalShapeModeling (request date 15.11.2016).
  • Malladi, R. Shape modeling with front propagation: A level set approach/R. Malladi, J.A. Sethian, B. Vemuri//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1995. -Vol. 17, Issue 2. -P. 158-175. - DOI: 10.1109/34.368173
  • Tustison, N.J. ND linear time exact signed Euclidean distance transform /N.J. Tustison, M. Siqueira, J.C. Gee//The Insight Journal. -2006. -URL: www.insight-journal.org/browse/publication/77 (request date 06.10.2017).
  • Maurer, C.R. A linear time algorithm for computing exact Euclidean distance transforms of binary images in arbitrary dimensions/C.R. Maurer, R. Qi, V. Raghavan//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2003. -Vol. 25, Issue 2. -P. 265-270. - DOI: 10.1109/TPAMI.2003.1177156
  • Osher, S. Level set methods and dynamic implicit surfaces/S. Osher, R. Fedkiw. -New York: Springer Science & Business Media; 2006. -273 p. -ISBN: 978-0-387-95482-0.
  • Bonnans, J.F. Numerical optimization: Theoretical and practical aspects/J.F. Bonnans, G.C. Gilbert, C. Lemarechal, C.A. Sagastizabal. -2nd ed. -Berlin, Heidelberg, New York: Springer-Verlag, 2006. ISBN: 978-3-540-35445-1.
  • Styner, M.A. Evaluation of 3D correspondence methods for model building/M.A. Styner, K.T. Rajamani, L.-P. Nolte, Gabriel Zsemlye, Gábor Székely, Christopher J. Taylor, Rhodri H. Davies. -In book: Biennial international conference on information processing in medical imaging/ed. by C. Taylor, J.A. Noble. -Berlin, Heidelberg: Springer, 2003. -P. 63-75. - DOI: 10.1007/978-3-540-45087-0_6
  • Besl, P.J. Method for registration of 3-D shapes/P.J. Besl, N.D. McKay. In book: Robotics-DL tentative. International Society for Optics and Photonics. -1992. -P. 586-606.
  • Chen, Y. Object modelling by registration of multiple range images/Y. Chen, G. Medioni//Image and Vision Computing. -1992. -Vol. 10, Issue 3. -P. 145-155. - DOI: 10.1016/0262-8856(92)90066-C
  • Jian, B. Robust point set registration using gaussian mixture models/B. Jian, B.C. Vemuri//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2011. -Vol. 33(8). -P. 1633-1645. - DOI: 10.1109/TPAMI.2010.223
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©