Tytuł pozycji:
3D lung segmentation of the CT series based on 2D Chan-Vese
This paper presents a new 3D segmentation algorithm for lung segmentation tasks on CT series. The algorithm consists of a 2D stage (for each slice) which is performed parallelly and 3D postprocessing after merging to 3D. The 2D stage consists of 2D preprocessing, Chan - Vese segmentation, and 2D postprocessing. This algorithm was tested on the set of 60 CT series containing labelled data enable to its assessment. The results of the algorithm are close to deep learning approaches. This algorithm will be an element of a commercial expert system for medical applications where some patient assessment will be necessary based on segmented human organs.
Ten artykuł prezentuje nowy algorytm segmentacji 3D do zadań segmentacji płuc na seriach z tomografii komputerowej. Ten algorytm składa się z etapu 2D (dla każdego przekroju) który jest wykonywany równolegle i post-processingu 3D po scaleniu wyników do 3D. Etap 2D składa się z pre-processingu 2D, segmentacji Chan – Vese I post-processingu 2D. Algorytm był przetestowany na zbiorze 60 serii obtazów z tomografii komputerowej zawierających zaetykietowane dane co umożliwiło jego ocenę. Wyniki algorytmu są przybliżonej dokładności do rozwiązań deep learning. Algorytm ten będzie elementem komercyjnego system ekspertowego do zastosowań medycznych, gdzie niezbędna będzie ocena pacienta bazując na segmentowanych organach człowieka.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
