S'abonner

Semi-Automated Segmentation of Single and Multiple Tumors in Liver CT Images Using Entropy-Based Fuzzy Region Growing - 28/03/17

Doi : 10.1016/j.irbm.2017.02.003 
A. Baâzaoui a, , W. Barhoumi a , A. Ahmed b , E. Zagrouba a
a Research team on Intelligent Systems in Imaging and Artificial Vision (SIIVA), LIMTIC laboratory ISI, 2 Rue Abou Rayhane Bayrouni, 2080 Ariana, Tunisia 
b School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, United Kingdom 

Corresponding author. Research Team on Intelligent Systems in Imaging and Artificial Vision (SIIVA), LIMTIC laboratory, Institut Supérieur d'Informatique, Université de Tunis ElManar, Tunis, Tunisia.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 11
Iconographies 12
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

Aims

The liver CT image segmentation is still until now a challenging problem due to the fuzzy nature of the tumor transition to the surrounding tissues. The objective of this article is the consideration of the uncertainty present around the boundaries of a tumor region in the segmentation of the liver CT images as well as the segmentation of multiple tumors in the same CT image.

Materials and methods

A semi-automated segmentation method, including entropy-based processing, is proposed to segment single and multiple liver lesions from CT images. The proposed method introduces an entropy-based fuzzy region growing (EFRG) technique to extract the liver tumors whilst reducing the leakage, notably in CT images including several lesions. In fact, after the image rehaussement, an entropy-based fuzzy region growing was introduced in order to take into account the fuzzy nature of the tumor transition to the surrounding tissues. In fact, the local entropy is computed for each pixel in order to consider the spatial distribution of gray levels and to represent the variance of the local region. Then, after selecting manually the seed pixel, fuzzy membership function is used to preserve the fuzzy nature of tumor boundaries and to postpone the crisp decision until further information can be available to make the final decision. Starting with the seed pixel, the proposed method iteratively computes the region mean entropy and the resulted tumor region is obtained using a fixed threshold-based membership degree.

In the case of multiple tumors in the same liver CT image, the overlapping between adjacent tumors is treated through a distance-based processing in order to assign each pixel exclusively to one tumor.

Results

Experimental results prove that the method accurately segments single and multiple tumors in liver CT images over three different datasets, despite their small size, heterogeneity and fuzzy boundaries. Results were evaluated using standard quantitative measures, including the area overlapping error (AOE) and the relative area difference (RAD), for 2D segmentation, the volume overlapping error (VOE) and the relative volume difference (RVD), for 3D segmentation, and Dice similarity measure (DSM) for both cases. The mean AOE, RAD and DSM values reached by the entropy-based fuzzy region growing method over the ImageCLEF dataset were 19.9, 15.45 and 0.88, respectively. The results show that the proposed method is equivalent or even better to state-of-the-art methods over the 2D NUH dataset as well as over the 3D MIDAS dataset.

Conclusion

An entropy-based fuzzy region growing method was proposed to treat the overlap between overlapped tumors in liver CT images. This allows to improve results compared to the liver CT image segmentation methods of the state-of-the-art.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Liver tumors in CT images are characterized by their fuzzy boundaries.
Liver tumors were segmented from CT images using an entropy-based fuzzy region growing method.
Both single and multiple lesions were segmented.
Overlap of neighboring tumors was solved using a distance-based processing.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Fuzzy region growing, CT image, Liver cancer, Entropy, Multiple lesions detection


Plan


Crown Copyright © 2017  Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 38 - N° 2

P. 98-108 - avril 2017 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Analysis of Regional Deformation of the Heart Left Ventricle
  • R. Ayari, A. Ben Abdallah, F. Ghorbel, M.H. Bedoui
| Article suivant Article suivant
  • Inferring Helitron Structures from 1D and 2D Representations Based on the Chaos Game Theory
  • I. Messaoudi, A. Elloumi Oueslati, Z. Lachiri

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.