29、LOGISMOS-JEI：基于最优图搜索和适度交互的医学图像分割技术

LOGISMOS-JEI：基于最优图搜索和适度交互的医学图像分割技术

1. 引言

在过去30年里，医学图像采集能力发展迅速。与此同时，计算机分割方法也取得了显著进展，旨在将医生从繁琐耗时的手动追踪工作中解放出来。然而，没有一种分割方法是完全无误差的，特别是在存在疾病或图像质量不佳的情况下。若自动分割在局部或整体失败，分析人员几乎总是需要逐片重新追踪所有受影响的二维切片来手动纠正错误。目前自动分割方法在病理或成像伪影存在时几乎不可避免地存在缺陷，且缺乏有效的纠正方法，这在一定程度上阻碍了计算机分割方法在临床的应用。

LOGISMOS（用于多对象和表面的分层最优图图像分割）是一种用于最优分割多个n - D表面的通用方法，这些表面在对象内部和/或对象之间相互作用。目标表面的搜索区域由相互连接的图节点列覆盖，每个节点都被分配一个成本。多表面分割通过找到每列中一个节点的集合，使总成本全局最小来实现。额外的特定上下文图弧可用于实施代表先验形状和解剖学知识的几何约束。

Just - Enough Interaction（JEI）扩展允许用户通过交互式指定新的表面位置来修改分割结果。底层算法会更改受影响节点的成本，并找到新的最优解。由于只修改了一小部分节点成本，新解通常可以在接近实时的时间内找到并可视化。

2. LOGISMOS的基本原理

2.1 基本思想

以一个简单的二维二值图像分割为例，该图像有一个从左到右的边界，且边界恰好穿过每列像素一次。构建图的步骤如下：
1. 将每个图像像素与一个图节点关联。
2. 为每个节点分配一个成本，表示该节点位于所需分割边界上的不可能性。
3. 用列内弧连接节点。