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Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions

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Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions

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dc.contributor.author López-Mir, Fernando es_ES
dc.contributor.author Naranjo Ornedo, Valeriana es_ES
dc.contributor.author Angulo, J. es_ES
dc.contributor.author Alcañiz Raya, Mariano Luis es_ES
dc.contributor.author Luna, L. es_ES
dc.date.accessioned 2015-07-03T10:11:12Z
dc.date.available 2015-07-03T10:11:12Z
dc.date.issued 2014-04
dc.identifier.issn 0169-2607
dc.identifier.issn 1872-7565
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/52669
dc.description.abstract There are few fully automated methods for liver segmentation in magnetic resonance images (MRI) despite the benefits of this type of acquisition in comparison to other radiology techniques such as computed tomography (CT). Motivated by medical requirements, liver segmentation in MRI has been carried out. For this purpose, we present a new method for liver segmentation based on the watershed transform and stochastic partitions. The classical watershed over-segmentation is reduced using a marker-controlled algorithm. To improve accuracy of selected contours, the gradient of the original image is successfully enhanced by applying a new variant of stochastic watershed. Moreover, a final classifier is performed in order to obtain the final liver mask. Optimal parameters of the method are tuned using a training dataset and then they are applied to the rest of studies (17 datasets). The obtained results (a Jaccard coefficient of 0.91 +/- 0.02) in comparison to other methods demonstrate that the new variant of stochastic watershed is a robust tool for automatic segmentation of the liver in MRI. (C) 2014 Elsevier Ireland Ltd. All rights reserved. es_ES
dc.description.sponsorship This work has been supported by the MITYC under the project NaRALap (ref. TSI-020100-2009-189), partially by the CDTI under the project ONCOTIC (IDI-20101153), by Ministerio de Educacion y Ciencia Spain, Project Game Teen (TIN2010-20187) projects Consolider-C (SEJ2006-14301/PSIC), "CIBER of Physiopathology of Obesity and Nutrition, an initiative of ISCIII" and Excellence Research Program PROMETEO (Generalitat Valenciana. Conselleria de Educacion, 2008-157). We would like to express our gratitude to the Hospital Clinica Benidorm, for providing the MR datasets and to the radiologist team of Inscanner for the manual segmentation of the MR images. en_EN
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Elsevier es_ES
dc.relation.ispartof Computer Methods and Programs in Biomedicine es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Magnetic resonance imaging es_ES
dc.subject Liver segmentation es_ES
dc.subject Mathematical morphology es_ES
dc.subject Stochastic partitions es_ES
dc.subject Watershed transform es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.classification EXPRESION GRAFICA EN LA INGENIERIA es_ES
dc.title Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.cmpb.2013.12.022
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MITURCO//TSI-020100-2009-0189/ES/SISTEMA DE NAVEGACIÓN MEDIANTE REALIDAD VIRTUAL EN CIRUGÍA LAPAROSCOPICA/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//IDI-20101153/ES/TERAPIAS ASISTIVAS COLABORATIVAS PARA EL TRATAMIENTO ONCOLÓGICO MEDIANTE EL USO DE TECNOLOGÍAS TIC - ONCOTIC/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//TIN2010-20187/ES/ENTORNOS INMERSIVOS Y PERSUASIVOS PARA LA EVALUACION Y ENTRENAMIENTO DE ESTRATEGIAS DE REGULACION EMOCIONAL. APLICACION A LA EDUCACION PSICOSOCIAL EN ADOLESCENTES/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MEC//SEJ2006-14301/ES/NUEVAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION Y LA COMUNICACION: INTEGRACION Y CONSOLIDACION DE SU USO EN CIENCIAS SOCIALES PARA MEJORAR LA SALUD, LA CALIDAD DE VIDA Y EL BIENESTAR./ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEO08%2F2008%2F157/ES/Promoción del bienestar a través de las tecnologías de la información y comunicación (probientic)/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Instituto Interuniversitario de Investigación en Bioingeniería y Tecnología Orientada al Ser Humano - Institut Interuniversitari d'Investigació en Bioenginyeria i Tecnologia Orientada a l'Ésser Humà es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Gráfica - Departament d'Enginyeria Gràfica es_ES
dc.description.bibliographicCitation López-Mir, F.; Naranjo Ornedo, V.; Angulo, J.; Alcañiz Raya, ML.; Luna, L. (2014). Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 114(1):11-28. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2013.12.022 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2013.12.022 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 11 es_ES
dc.description.upvformatpfin 28 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 114 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.relation.senia 260322
dc.contributor.funder Ministerio de Educación y Ciencia es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Industria, Turismo y Comercio es_ES
dc.contributor.funder Centro de Investigación Biomédica en Red-Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición es_ES


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