El método Random Walk (RW) ha sido ampliamente utilizado para segmentar el órgano en la imagen médica volumétrica. Sin embargo, da lugar a un grafo muy grande debido a un número de nodos igual al número de vóxeles y a una segmentación imprecisa por la falta de disponibilidad de una configuración adecuada del punto semilla inicial. Además, el algoritmo RW clásico se diseñó para que un usuario marcara unos pocos píxeles con un número arbitrario de etiquetas, sin tener en cuenta la información sobre la intensidad y la forma del órgano. Por lo tanto, proponemos un marco de paseo aleatorio Bayes basado en el conocimiento previo para segmentar la imagen médica volumétrica corte a corte. Nuestra estrategia consiste en emplear el corte segmentado anterior para obtener la forma y la intensidad del órgano objetivo en el corte adyacente. De acuerdo con el conocimiento previo, los puntos semilla objeto/fondo pueden actualizarse dinámicamente para el corte adyacente combinando el método de umbral de banda estrecha (NBT) y el modelo de órgano con un proceso gaussiano. Por último, se puede obtener automáticamente un resultado de segmentación de imágenes de alta calidad mediante el algoritmo Bayes RW. Comparando nuestro método con el RW convencional y los métodos de segmentación interactiva más avanzados, nuestros resultados muestran una mejora en la precisión de la segmentación hepática (p<0,001).
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