• français
    • English
  • français 
    • français
    • English
  • Connexion
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Accueil

Afficher

Cette collectionPar Date de CréationAuteursTitresSujetsNoms de revueToute la baseCentres de recherche & CollectionsPar Date de CréationAuteursTitresSujetsNoms de revue

Mon compte

Connexion

Statistiques

Afficher les statistiques d'usage

Automatic Detection and Segmentation of Kidneys in 3D CT Images Using Random Forests

Thumbnail
Date
2012
Description
LNCS n°7512
Indexation documentaire
Traitement du signal
Subject
3D images segmentation
Réf version publiée
http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33454-2_9
Pays du colloque
FRANCE
Titre de l'ouvrage
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2012 15th International Conference, Nice, France, October 1-5, 2012, Proceedings, Part IIIMICCAI 2012
Auteur
Nicholas Ayache, Hervé Delingette, Polina Golland, Kensaku Mori
Nom de l'éditeur
Springer
Ville de l'éditeur
Berlin Heidelberg
Année
2012
ISBN
978-3-642-33453-5
URL de l'ouvrage
10.1007/978-3-642-33454-2
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/10889
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur
Ardon, Roberto
Cohen, Laurent D.
Cuingnet, Rémi
Lesage, David
Mory, Benoît
Prevost, Raphaël
Type
Communication / Conférence
Nombre de pages du document
66-74
Résumé en anglais
Kidney segmentation in 3D CT images allows extracting useful information for nephrologists. For practical use in clinical routine, such an algorithm should be fast, automatic and robust to contrast-agent enhancement and elds of view. By combining and re ning state-of-the-art techniques (random forests and template deformation), we demonstrate the possibility of building an algorithm that meets these requirements. Kidneys are localized with random forests following a coarse to fi ne strategy. Their initial positions detected with global contextual information are re ned with a cascade of local regression forests. A classi cation forest is then used to obtain a probabilistic segmentation of both kidneys. The nal segmentation is performed with an implicit template deformation algorithm driven by these kidney probability maps. Our method has been validated on a highly heterogeneous database of 233 CT scans from 89 patients. 80 % of the kidneys were accurately detected and segmented (Dice coe cient > 0:90) in a few seconds per volume.

  • Accueil Bibliothèque
  • Site de l'Université Paris-Dauphine
  • Contact
SCD Paris Dauphine - Place du Maréchal de Lattre de Tassigny 75775 Paris Cedex 16

 Cette création est mise à disposition sous un contrat Creative Commons.