Anatomical-Aware Point-Voxel Network for Couinaud Segmentation in Liver CT

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Anatomical-Aware Point-Voxel Network for Couinaud Segmentation in Liver CT

摘要

在 CT 成像中,将肝脏准确分割为解剖片段对于手术规划和病变监测至关重要。然而,这一任务面临着挑战,因为解剖片段是基于血管结构定义的,并且在 CT 图像中相邻片段之间缺乏强度对比度。

本研究提出了一种新颖的点 - 体素融合框架来解决这一挑战。首先,从 CT 图像中分割出肝脏和血管,并生成嵌入有血管结构先验的 3D 肝脏点云和体素网格。然后,设计了一个多尺度点 - 体素融合网络,分别捕获肝脏和血管的解剖结构和语义信息,同时通过血管结构先验增加了重要的数据访问。最后,网络输出在连续肝脏空间中 Couinaud 片段的分类,生成更准确、更平滑的 3D Couinaud 分割掩码。

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方法

Fig. 1. 应用于肝脏血管结构的 Couinaud 分割(用罗马数字表示)。(a) 和 (b) 简要展示了被肝静脉分隔的几个 Couinaud 分割。 © 和 (d) 显示了被门静脉包围的几个分割,这些分割由肝静脉的走向划分。

实验结果


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