Item
| Universitat de Girona. Departament d’Arquitectura i Tecnologia de Computadors | |
| Ghose, Soumya | |
| 2012 October 19 | |
|
Prostate segmentation in trans rectal ultrasound (TRUS) and magnetic resonance images (MRI) facilitates volume estimation, multi-modal image registration, surgical planing and image guided prostate biopsies. The objective of this thesis is to develop computationally efficient prostate segmentation algorithms in both TRUS and MRI image modalities. In this thesis we propose a probabilistic learning approach to achieve a soft classification of the prostate for automatic initialization and evolution of a deformable model for prostate segmentation. Two deformable models are developed for the TRUS segmentation. An explicit shape and region prior based deformable model and an implicit deformable model guided by an energy minimization framework. Besides, in MRI, the posterior probabilities are fused with the soft segmentation coming from an atlas segmentation and a graph cut based energy minimization achieves the final segmentation. In both image modalities, statistically significant improvement are achieved compared to current works in the literature. La segmentació de la pròstata en imatge d’ultrasò (US) i de ressonà ncia magnètica (MRI) permet l’estimació del volum, el registre multi-modal i la planificació quirúrgica de biòpsies guiades per imatge. L’objectiu d’aquesta tesi és el desenvolupament d’algorismes automà tics per a la segmentació de la pròstata en aquestes modalitats. Es proposa un aprenentatge automà tic inical per obtenir una primera classificació de la pròstata que permet, a continuació, la inicialització i evolució de diferents models deformables. Per imatges d’US, es proposen un model explÃcit basat en forma i informació regional i un model implÃcit basat en la minimització d’una funció d’energia. En MRI, les probalitats inicials es fusionen amb una imatge de probabilitat provinent d’una segmentació basada en atlas, i la minimització es realitza mitjançant tècniques de grafs. El resultat final és una significant millora dels algorismes actuals en ambdues modalitats d’imatge. |
|
| application/pdf | |
|
Gi. 186-2013 http://hdl.handle.net/10803/98524 |
|
| http://hdl.handle.net/10256/7488 | |
| eng | |
| Universitat de Girona | |
| ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, aixà com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el tÃtol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i Ãndexs. | |
|
Prostate cancer
Cancer de próstata Prostate segmentation Segmentació de la próstata Segmentación de la próstata Medical imaging Imatges mèdiques Imágenes médicas MRI imaging Imatge de ressonà ncia magnètica Imagen de resonancia magnética US imaging Imatge d’ultrasó Imagen de ultrasonido 616.6 - Patologia del sistema genitourinari 68 - Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automà tica |
|
| Robust image segmentation applied to magnetic resonance and ultrasound images of the prostate | |
| info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| DUGiDocs |
