38、基于增强特征的多器官分层检测

基于增强特征的多器官分层检测

在医学图像处理领域，准确且高效地检测多个器官一直是一个重要的研究方向。本文将介绍一种基于增强特征的多器官分层检测框架，该框架旨在实现腹部 CT 图像中多器官的全自动检测。

1. 背景与动机

统计模型的分割算法，如主动轮廓、区域竞争或图割等，在医学图像分割中被广泛应用。然而，这些算法通常需要手动提供种子点或初始轮廓，这限制了它们的自动化程度。

机器学习为自动化这一过程提供了可能，但直接在图像或体素级别应用学习算法存在诸多问题：
- 图像级别 ：需要大量的 CT 扫描训练集（数百个），这并不容易获取。
- 体素级别 ：器官间的相似性和器官内的变异性使得学习难以快速且稳健，同时 3D 扫描中的大量体素使得直接方法在训练和检测阶段的计算成本都很高。

不过，人体结构的组织是明确的，且在不同患者之间大多保持一致。利用这种器官和组织之间依赖关系的高级知识进行建模，可以帮助降低种子提取问题的复杂性。

2. 框架概述

我们提出的框架基于 Adaboost 算法，通过逐步将空间知识融入学习过程，实现多器官的检测。具体步骤如下：
1. 切片分类 ：训练一个分类器，确定特定切片与目标器官相交的概率。
2. 切片区域选择 ：根据目标器官位置的预测，丢弃切片中的部分区域。
3. 体素分类 ：对体素进行分类。

这种分层方法显著减少了训练和检测时间，同时提高了准确