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头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法
被引量：
2
1
作者
刘国才
胡泽田
+5 位作者
朱苏雨
袁媛
刘科
吴峥
张九堂
莫逸
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期141-149,共9页
针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学...
针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点,将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域(标记为前景种子点)、正常组织区域(标记为背景种子点)和待定区域.然后,利用头颈部肿瘤和周围正常组织PET图像具有不同的对比度纹理特征,将PET SUV及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据.实验结果表明,该法不仅比传统随机游走方法平均提速9.34倍,而且,以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准,相似度平均提高32.5%(P<0.05).本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区.
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关键词
医学图像分割
随机游走
区域生长
生物靶区
头颈癌
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职称材料
头颈部肿瘤分子生物纹理分析与生物靶区自适应勾画
被引量：
2
2
作者
刘国才
余志浩
+5 位作者
朱苏雨
莫逸
胡炳强
张九堂
阳维力
吴海燕
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013年第1期115-120,共6页
目的探讨头颈部肿瘤分子生物纹理分析和自适应生物靶区(BTV)勾画方法。方法根据肿瘤PET图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物"方差"(VAR)纹理特征,提出一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤BTV勾画方法:首先根据PET图像灰度共...
目的探讨头颈部肿瘤分子生物纹理分析和自适应生物靶区(BTV)勾画方法。方法根据肿瘤PET图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物"方差"(VAR)纹理特征,提出一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤BTV勾画方法:首先根据PET图像灰度共生矩阵,提取肿瘤分子生物VAR纹理特征;之后联合肿瘤生物VAR纹理特征,改进先前提出的两阶段自适应三维体生长方法,并进行头颈部肿瘤BTV的自适应勾画。结果鼻咽癌临床PET影像试验和应用结果表明,改进的两阶段自适应三维体生长方法能自适应地勾画鼻咽癌BTV,结果正确合理。结论改进的两阶段自适应三维体生长方法能够更精确地自适应勾画头颈部肿瘤。
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关键词
分子生物纹理分析
自适应区域生长
生物靶区勾画
医学图像分割
头颈部肿瘤
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职称材料
题名
头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法
被引量：
2
1
作者
刘国才
胡泽田
朱苏雨
袁媛
刘科
吴峥
张九堂
莫逸
机构
湖南
大学
电气与信息工程
学院
中南大学湘雅医学院附属湖南省肿瘤医院放疗
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期141-149,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271382,61301254,61471166)
湖南省肿瘤医院科研平台建设基金项目~~
文摘
针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题,根据头颈部肿瘤PET(positron emission computed tomography)影像特点,提出了肿瘤PET图像分割随机游走方法.首先,根据PET SUV(standardized uptake value)影像,采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点,将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域(标记为前景种子点)、正常组织区域(标记为背景种子点)和待定区域.然后,利用头颈部肿瘤和周围正常组织PET图像具有不同的对比度纹理特征,将PET SUV及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据.实验结果表明,该法不仅比传统随机游走方法平均提速9.34倍,而且,以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准,相似度平均提高32.5%(P<0.05).本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区.
关键词
医学图像分割
随机游走
区域生长
生物靶区
头颈癌
Keywords
medical image segmentation
random walk
region growing
biological target volume
head and neck cancer
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
头颈部肿瘤分子生物纹理分析与生物靶区自适应勾画
被引量：
2
2
作者
刘国才
余志浩
朱苏雨
莫逸
胡炳强
张九堂
阳维力
吴海燕
机构
湖南
大学
电气与信息工程
学院
中南大学湘雅医学院附属湖南省肿瘤医院放疗
科
中南大学湘雅医学院
附属
湖南省
肿瘤
医院
PET/CT中心
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013年第1期115-120,共6页
基金
国家自然科学基金(61271382
60835004
+1 种基金
61072121
60872130)
文摘
目的探讨头颈部肿瘤分子生物纹理分析和自适应生物靶区(BTV)勾画方法。方法根据肿瘤PET图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物"方差"(VAR)纹理特征,提出一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤BTV勾画方法:首先根据PET图像灰度共生矩阵,提取肿瘤分子生物VAR纹理特征;之后联合肿瘤生物VAR纹理特征,改进先前提出的两阶段自适应三维体生长方法,并进行头颈部肿瘤BTV的自适应勾画。结果鼻咽癌临床PET影像试验和应用结果表明,改进的两阶段自适应三维体生长方法能自适应地勾画鼻咽癌BTV,结果正确合理。结论改进的两阶段自适应三维体生长方法能够更精确地自适应勾画头颈部肿瘤。
关键词
分子生物纹理分析
自适应区域生长
生物靶区勾画
医学图像分割
头颈部肿瘤
Keywords
Molecular biological texture analysis
Adaptive region growing
Biological target volume delineation
Medical image segmentation
Head and neck neoplasms
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
头颈部肿瘤PET图像分割随机游走方法
刘国才
胡泽田
朱苏雨
袁媛
刘科
吴峥
张九堂
莫逸
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
头颈部肿瘤分子生物纹理分析与生物靶区自适应勾画
刘国才
余志浩
朱苏雨
莫逸
胡炳强
张九堂
阳维力
吴海燕
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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