26、多器官分割中的地标检测与上下文集成方法

多器官分割中的地标检测与上下文集成方法

在医学图像分析领域，多器官分割是一项关键任务，它有助于医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。本文将介绍一种基于上下文集成的多器官分割方法，包括地标检测、器官形状初始化与细化等步骤，并与其他方法进行对比，最后展示实验结果。

1. 多器官分割的上下文集成目标

给定一个体积图像 (I)，我们的目标是分割出 (C) 个器官的形状 (S = [S_1, \cdots, S_C])。假设在这些器官形状 (S) 上存在一组 (D) 个对应的地标 (L = [l_1, \cdots, l_D])，我们将问题分解为两个子问题：
- 利用图像 (I) 估计地标 (L) 的位置，通过后验概率 (P(L|I)) 来实现。
- 利用估计出的地标 (L) 和图像 (I)，通过能量最小化方法估计器官的形状 (S)。

2. 联合地标检测的上下文集成方法

为了联合检测地标，我们将局部和全局图像上下文信息集成到一个后验概率 (P(L|I)) 中：
[P(L|I) = P_L(L|I)P_G(X|I)]
其中，(P_L(L|I)) 和 (P_G(L|I)) 分别是局部和全局上下文后验概率。

2.1 局部上下文后验概率

我们假设地标在局部是相互独立的，因此局部上下文后验概率可以表示为：
[P_L(L|I) = \prod_{i = 1}^{D} P_L(l_i|I)]
对于 (P_L(l_i|I)) 的建模，我们利用局部图像上下文信息，使用如概率提升树（PBT）等方法学习一个用于检测地标 (l_i) 的判别式检测器：
[P_L(l_i|I) =