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Aorta Multi-class Segmentation via Anatomically Constrained Plane Detection
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-04947-6_6.png)
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摘要
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医学CT图像中主动脉的多类别精确分割对于血流异常的有效诊断和治疗至关重要。然而，在多区域中实现精确分割仍然具有挑战性，这是由于缺乏可见边界以及区域间强度相似性所致。尽管现有方法结合了全局几何约束和基于标志点对齐等解剖特征，但它们在解剖特征难以提取的区域（如因剥离导致的不对称变形或极端曲率区域）中往往表现不佳。仅依赖简单解剖线索的局限性凸显了学习和建模复杂解剖相互关系以实现稳健分割的必要性。为克服这些挑战，我们提出了一种基于平面检测的分割框架，该框架受解剖特征及其关系的约束，以精确检测区域间的平面。具体而言，我们的方法通过定位中心点并回归相应的法向量来检测平面，而解剖标志点进一步细化这些平面的位置和方向。此外，解剖正则化损失强制各组件间的几何一致性，从而提升检测平面的准确性和稳定性。整个框架作为端到端架构实现，支持高效学习。在AortaSeg24数据集上的实验结果表明，我们的方法达到了当前最优性能。我们的代码公开可访问于https://github.com/jjong0225/ACP。
Keyword:
Anatomical constraints
Anatomical regularization
Aorta multi-class segmentation
Plane detection
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