arXiv · Image and Video Processing· Huseyin Umut Isik, Ege Mert Balcik, Duygu Atasoy 等 6 人
· 4 小时前
用于儿童和成人CT气道自动分割的锚定融合
Anchored Fusion for Automated Airway Segmentation in Pediatric and Adult CT
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AI 导读
A-Fuse融合三个模型的分割结果，在39例CT上均保留气道树，成人Dice达93.24%。
摘要 · AI 翻译
从胸部 CT 进行气道分割可以实现对气道尺寸和生长的分支级测量，但外周支气管仍然难以分割，尤其是在儿童中，因为儿童的气道更小，且可供标注的扫描很少。不同模型能够恢复气道树中互补的分支。它们的并集提高了整体树的覆盖率，但也引入了不连通的非气道对象。我们提出锚定融合（A-Fuse），它对 TfeNet、重新训练的 MEDPSeg 和重新实现的 AirMorph 取体素级并集，并保留与 AirMorph 掩膜重叠最大的连通分量。在 ATM'26 训练集中 30 例留出的成人 CT 上，A-Fuse 达到 93.24% 的 Dice 分数，并在所比较的方法中取得最高的分支检出率（92.05%）。在 9 例儿童扫描上，它达到 94.15% 的 Dice 和 68.79% 的分支检出率。A-Fuse 在全部 39 例测试扫描中都保留了气道树，而仅保留最大连通分量会在 4 例中选择非气道对象。A-Fuse 已部署为自动化 Web 应用，我们发布了全部代码、训练权重以及一个用于三维管状分割编辑的开源 ITK-SNAP 扩展。
中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。
来源：arXiv · Image and Video Processing · arxiv.org