1、四第八行是相应改进。.结论分割错误在所有类型分割方法中都很常见和普遍。虽然他们性质和流行度对不同方法是变化，但是他们修正是必要，而且经常需要大量手动用户交互。为了解决这个问题，我们已经为分割几何错误校正开发出种新三步法。给定个初始网格，第步是基于曲率最小切割分割原理网格顶点分割，目是识别和纠正错误区域。第二步是运用拉普拉斯变形使错误顶点变形到正确协调位置。第三步是确定感兴趣实际结构以及它们最终重划分。我们方法新奇性在于用户定义在个单独二维表面涂鸦运用，这使得其可以区分出那些部分属于或者不属于我们感兴趣结构。这比那些通常在修正二维切片原始扫描中应用到方法更为直观和快捷，虽然在图像域需要滚动修正几百个切片。此外，我们方法与初始分割方法是独立，并不需要原始内部参数微调。它可以应用于多种解剖学和病理学，包括复杂结构诸如血管树。其计算复杂度仅仅取决于初始分割大小，而且与图像大小无关。对于例肾脏。
2、型相互作用比把它们定义到众多扫描中二维轮廓叠加更快更。此外，它需要调节数据影响位置，这对于不同情况往往是不同。等人运用个基于用户提供二维轮廓外推算法。在该方法中，处理过程是在每个二维切片中分别复制校正过相邻切片轮廓，然后调整他们。这种方法需要复制过程停止标准详细参数，可能不适应于复杂组织，如血管树及其分支。在本文中，我们提出了分割误差校正种新几何方法。给定个初始分割，表示为个几何网，我们采用三步算法。第步是运用基于曲率最小分割对网格顶点进行分割，以便识别和修正错误区域。第二步是对错误顶点修改使之与拉普拉斯变换相符，这个过程中运用了网格分割作为边界条件。第三步是确定研究对象实际结构和它网格重构。我们方法有以下优点它是独立初始分割方法它支持个简单而直观用户交互，在图像空间和个单二维表面都可以很好呈现在屏幕上它内部参数值对于所有情况都是个相同值它适用于各种各样解剖和病理，包括复杂结构如血管。
3、互时间是秒标准差。在个位四核心.处理器和.内存电脑上平均校正算法运行时间是.秒标准差.。方程中图形边缘权重在任意情况下固定到，。我们从体积和表面两方面指标评估了我们方法。表显示出了相应结果。从中我们可以看出对于所有评价指标，我们方法极大地改善了平均质量和它们变化性。肾脏轮廓改善度是.标准差.，在平均表面距离上则为.标准差.，而且原始和修正分割两者体积重叠错误接近于真实水平。肾血管改善度是.标准差.，相同指标下为.标准差.。运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正我们还注意到这些标准差是分割质量改善度标准偏差，同时那些在表中数据表明了分割质量标准偏差改善。图显示了典型例子。表.对肾脏和肾血管分割研究评价指标总结。评价指标中在真实情况下绝对体积差异用量，平均对称表面距离用衡量，最大对称表面距离用衡量，体积重叠错误用衡量。第第五和第二第六分别是初始和修正分割测量第三第七行是初始修正差异第。
4、中文字，汉字,英文字符出处,..,.运用网格分割和变形的方法进行图像分割的误差校正学部院电子信息与电气工程专业生物医学工程运用网格分割和变形的方法进行图像分割的误斯泊松变换对不正确分割区域进行变形，直到它们达到正确位置，并且结构成分定义和重划分。我们之后会详细描述算法输入和以上所述三个步骤。.算法输入算法两个输入参数分别是个初始网格,和其顶点以及边。这个网格可以包括任何分割方法，如算法和二进制图像分类图,和用户定义在网格表面“涂鸦”，来指出属于或者不属于我们研究结构。我们使用潦草信息来作为定义网格区域种子，并且来纠正分割泄露图我们在对顶点三种类型涂鸦做出了区分用户在真实表面上目标结构上标记顶点，称之为“正确种子”用户标记作为分割外部泄露顶点，称之为“外部种子”，和用户标记作为分割内部泄露顶点，称之为“内部种子”。用户定义这些涂鸦与个独立二维表面上绘制网格相互作用。我们可以注意到这些类。
5、这些涂鸦与个独立二维表面上绘制网格相互作用。我们可以注意到这些类型相互作用比把它们定义到众多扫描中二维轮廓叠加更快更非常好排扫描仪飞利浦医疗保健，克利夫兰，俄亥俄州。对肾血管研究中，我们使用了份临床动脉相血管成像数据集，大小为像素点，.−−−.，这些数据取自相同扫描仪。真实情况下分割从个熟练放射科医师手动分割中获得。对每种情况我们获得了两个初始分割如下所示对于肾脏轮廓分割，我们使用了基于强度最小切割分割，在这个过程中我们增添了个微弱条件先验，而这个条件先验是我们手动在肾脏体积内部增添个粗略正方形画笔。对于肾血管，肾血管,我们使用了测地活动轮廓水平集互动工具。分割中数据输入包括用户定义在目标结构中种子和水平集微分方程组参数设定。当整个目标体积已经分割完毕，用户可以手动停止该分割过程。所有分割结果都包括分割泄露。然后我们应用我们泄露矫正算法，计算该分割与原始分割相比质量提升度。平均用户交。
6、和肾血管扫描初始分割实验评估显示个平均改善，和在平均表面距离改善，以及原始和修正分割两者与真实情况下体积重叠误差改善。我们未来工作将包括在更多解剖结构中测试我们方法，并且进步扩大拟议框架。运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正参考文献略。此外，它需要调节数据影响位置，这对于不同情况往往是不同。等人运用个基于用户提供二维轮廓外推算法。在该方法中，处理过程是在每个二维切片中分别复制校正过相邻切片轮廓，然后调整他们。这种方法需要复制过程停止标准详细参数，可能不适应于复杂组织，如血管树及其分支。在本文中，我们提出了分割误差校正种新几何方法。给定个初始分割，表示为个几何网，我们采用三步算法。第步是运用基于曲率最小分割对网格顶点进行分割，以便识别和修正错误区域。第二步是对错误顶点修改使之与拉普拉斯变换相符，这个过程中运用了网格分割作为边界条件。第三步是确定研究对象实际结构和它网格重构。我们方。
7、树其计算复杂度仅依赖于初始分割大小，独立于图像大小。我们对例肾和肾血管初始分割进行实验评价，显示从临床扫面显示个平均改善，在平均表面距离以及原始和修正分割两者之间体积重叠误差也达到了真实水平。图.算法步骤说明肾血管网格顶部和肾脏轮廓底部在体积已渲染肾脏图像上叠加。具有泄露初始分割用户定义涂鸦红色和浅棕色最小主曲率暖色表明低曲率值对正确蓝色和泄露红色区域最小切割网格分割校正后最终网格。.方法运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正我们方法专注于校正初始分割分割错误，并且该初始分割具有相同拓扑学作为真实情况，但是有可能与期望真正情况下几何学不尽相同，即对其表面坐标位置。由以往实验观察可以证明绝大多数分割错误属于这个类中。我们把两个类型分割几何错误作区分外部泄露和内部泄露。分割外部泄露往往发生在分割体积膨胀到目标体积外部蔓延到相邻结构，引起主要原因是相邻结构之间低对比。分割内部泄露发生在。
8、像分割通常包含错误信息并且需要用户修改。分割校正往往成为个繁琐和耗时任务用户需要检查图像切片结构重叠部分，并且改正他们需要那部分。当个特定方法分割结果经常需要修正，它将不会在临床实践中使用。因此个自动或者半自动具有快速和直观用户交互分割校正方法在临床应用中是十分必要。许多半自动分割校正方法在过去已经提出了。等人对分割误差校正提出了种交互式算法。他们用最小切割能量最小化方法修正了分割过程，这个过程中使用了用户提供数据进行更正，在这个过程中图像权重根据新数据进行不断修改。等人除了用户提供数据，为了正确分割而运用原始分割作运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正为个微小预处理。然而，他们方法需要预先调整参数以便使两个相对因素达到平衡预处理原始分割和用户提供数据。此外，它需要调节数据影响位置，这对于不同情况往往是不同。等人运用个基于用户提供二维轮廓外推算法。在该方法中，处理过程是在每个二维。
9、当分割停止在目标体积内部，主要是由于目标体积内部强烈梯度变化存在。我们分割错误校正方法两种类型错误都可以处理。该算法由三个步骤组成正确分割和不正确区域分割表面对比，通过几何基础上最小切割网格分割来完成运用基于局部几何标准拉普拉斯泊松变换对不正确分割区域进行变形，直到它们达到正确位置，并且结构成分定义和重划分。我们之后会详细描述算法输入和以上所述三个步骤。.算法输入算法两个输入参数分别是个初始网格,和其顶点以及边。这个网格可以包括任何分割方法，如算法和二进制图像分类图,和用户定义在网格表面“涂鸦”，来指出属于或者不属于我们研究结构。我们使用潦草信息来作为定义网格区域种子，并且来纠正分割泄露图我们在对顶点三种类型涂鸦做出了区分用户在真实表面上目标结构上标记顶点，称之为“正确种子”用户标记作为分割外部泄露顶点，称之为“外部种子”，和用户标记作为分割内部泄露顶点，称之为“内部种子”。用户定义。
10、速用户对话它参数值对于所有相同情况下值来说是固定它与原始分割方法是相互独立而且它适用于各种各样解剖结构和病理学分析。从份肾和肾血管原始分割扫描分析中可以看出其显示分割效率提升到，体积重叠误差初始和修正之后误差也相应提高到。.引言病人具体解剖结构和病理学模型在测定体积临床医学图像应用中扮演着越来越重要角色，这其中包括提供准确无误健康和疾病结构诊断，治疗以及复查中评估确定体积放射学测量放射疗法中治疗计划术前手术规划和术中导航，手术预演和模拟训练。医学图像分割是病人详述模型关键步骤，过去已经开发了众多分割方法。然而很多方法没有在临床实践中得到应用，因为他们缺乏坚固性，需要大量医生信息输入，和或需要技术支持。事实上，分割是个非常具有挑战性任务，主要是由于由于不同成像方式，扫描协议，和扫描仪参数而产生宽成像变异大量内部和外部病患解剖变异，和结构组织和它们相邻部分强度值存在重叠部分。因此，医学图。
11、切片中分别复制校正过相邻切片轮廓，然后调整他们。这种方法需要复制过程停止标准详细参数，可能不适应于复杂组织，如血管树及其分支。在本文中，我们提出了分割误差校正种新几何方法。给定个初始分割，表示为个几何网，我们采用三步算法。第步是运用基于曲率最小分割对网格顶点进行分割，以便识别和修正错误区域。第二步是对错误顶点修改使之与拉普拉斯变换相符，这个过程中运用了网格分割作为边界条件。第三步是确定研究对象实际结构和它网格重构。我们方法有以下优点它是独立初始分割方法它支持个简单而直观用户交互，在图像空间和个单二维表面都可以很好呈现在屏幕上它内部参数值对于所有情况都是个相同值它适用于各种各样解剖和病理，包括复杂结构如血管树其计算复杂度仅依赖于初始分割大小，独立于图像大小。我们对例肾和肾血管初始分割进行实验评价，显示从临床扫面显示个平均改善，在平均表面距离以及原始和修正分割两者之间体积重叠误差也达到了。
12、法有以下优点它是独立初始分割方法它支持个简单而直观用户交互，在图像空间和个单二维表面都可以很好呈现在屏幕上它内部参数值对于所有情况都是个相同值它适用于各种各样解剖和病理，包括复杂结中文字，汉字,英文字符出处,..,.运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正学部院电子信息与电气工程专业生物医学工程运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正运用网格分割和变形方法进行图像分割误差校正以色列耶路撒冷希伯来大学工程和计算机科学学院摘要测定体积图像分割方法通常是对测定对象解剖结构和病理学描述，这些通常要求使用者进行相关调整和更改。我们这里展示个新方法，用来对图像分割进行误差校正。给定个初始几何网格，我们方法可以半自动在错误区域用最小分割确定网格顶点。然后它开始运用可以校正其顶点并使之相配基于其局部几何性质拉普拉斯变换对网格进行变形。我们方法最关键优点分别是它支持在个单独表面绘制二维视图并进行快。
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