3D reconstruction from CT-scan volume dataset application to kidney modeling

分割 计算机科学 人工智能 灰度 计算机视觉 三维重建 图像分割 区域增长 体积热力学 点云 迭代重建 直方图 尺度空间分割 图像(数学) 量子力学 物理
作者
Valentin Leonardi,Vincent Vidal,Jean‐Luc Mari,Marc Daniel
标识
DOI:10.1145/2461217.2461239
摘要

Organ segmentation and reconstruction are useful for many clinical purpose, like diagnostic aid or therapy planification. The segmentation literature is large. However, it is rare to find a method which performs both organ segmentation and reconstruction. Moreover, the major part of the literature focuses on the liver or lungs. We present a new method for kidney reconstruction from 3D CT scan. First, we perform a segmentation stage to extract the kidney volume from the greyscale image stack. Then, we refine this segmentation by analyzing the histogram of the kidney regions previously segmented. The refinement step eliminates the areas that was incorrectly considered as kidney region. A point cloud is extracted and is then reconstructed using the Poisson surface reconstruction. Thus, we obtain a 3D kidney model on which we apply a post-treatment in order to regularize it. Despite the reconstruction step, our method is fast and can be used real-time medical environment.
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