An Independent Active Contours Segmentation framework for bone micro-CT images

Korfiatis, Vasileios Ch.; Tassani, Simone; Matsopoulos, George K.

doi:10.1016/j.compbiomed.2017.06.016

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“…The influence of operator experience (experienced and inexperienced examiners), filter thickness (aluminum 0.5 and 1 mm), and scanning voxel size (6 and 12 µm) on BV/TV and Tb.Th were assessed using three-way analysis of variance (ANOVA) with Tukey's post hoc test. Intraclass correlation coefficients (ICCs) for absolute agreement among total tissue volume measurements were calculated 17 (MATLAB MathWorks, Natick, USA) to evaluate inter-examiner reliability 16 for cortical and trabecular bone segmentation in both the experienced and inexperienced groups.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Effect of micro-CT acquisition parameters and individual analysis on the assessment of bone repair

IRIE,

SPIN-NETO,

TEIXEIRA

et al. 2023

Braz. oral res.

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This study aimed to investigate whether two acquisition parameters, voxel size and filter thickness, used in a micro-computed tomography (micro-CT) scan, together with the examiner's experience, influence the outcome of bone repair analysis in an experimental model. Bone defects were created in rat tibiae and scanned using two voxel sizes of 6-or 12-µm and two aluminum filter thickness of 0.5-or 1-mm. Then, bone volume fraction (BV/TV) and trabecular thickness (Tb.Th) were analyzed twice by two groups of operators: experienced and inexperienced examiners. For BV/TV, no significant differences were found between scanning voxel sizes of 6 and 12 µm for the experienced examiners; however, for the inexperienced examiners, the analysis performed using a 12-µm voxel size resulted in higher BV/TV values (32.4 and 32.9) than those acquired using a 6-µm voxel size (25.4 and 24.8) (p < 0.05). For Tb.Th, no significant differences between the analyses performed by experienced and inexperienced groups were observed when using the 6-µm voxel size. However, inexperienced examiners' analysis revealed higher Tb.Th values when using the 12-µm voxel size compared with 6 µm (0.05 vs. 0.03, p < 0.05). Filter thickness had no influence on the results of any group. In conclusion, voxel size and operator experience affected the measured Tb.Th and BV/TV of a region with new bone formation. Operator experience in micro-CT analysis is more critical for BV/TV than for Tb.Th, whereas voxel size significantly affects Tb.Th evaluation. Operators in the initial phases of research training should be calibrated for bone assessments.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Effect of micro-CT acquisition parameters and individual analysis on the assessment of bone repair

IRIE,

SPIN-NETO,

TEIXEIRA

et al. 2023

Braz. oral res.

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“…HashishGhosh and Bandyopadhyay [40] put forward image co-segmentation using dual active contours: two contours proceed towards the boundary of the common object until the two contours coincide at the object boundary. Korfiatis et al [41] proposed a new independent active contour segmentation framework based on two autonomous modules, namely automatic ROI extraction and independent active contours evolution, which segment the ROI image using multiple active contours. Although these contour-based algorithms have made some progress, they are time consuming and difficult to be applied to our network.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Zebrafish Embryo Vessel Segmentation Using a Novel Dual ResUNet Model

Zhang

Zhou

et al. 2019

Computational Intelligence and Neuroscience

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Zebrafish embryo fluorescent vessel analysis, which aims to automatically investigate the pathogenesis of diseases, has attracted much attention in medical imaging. Zebrafish vessel segmentation is a fairly challenging task, which requires distinguishing foreground and background vessels from the 3D projection images. Recently, there has been a trend to introduce domain knowledge to deep learning algorithms for handling complex environment segmentation problems with accurate achievements. In this paper, a novel dual deep learning framework called Dual ResUNet is developed to conduct zebrafish embryo fluorescent vessel segmentation. To avoid the loss of spatial and identity information, the U-Net model is extended to a dual model with a new residual unit. To achieve stable and robust segmentation performance, our proposed approach merges domain knowledge with a novel contour term and shape constraint. We compare our method qualitatively and quantitatively with several standard segmentation models. Our experimental results show that the proposed method achieves better results than the state-of-art segmentation methods. By investigating the quality of the vessel segmentation, we come to the conclusion that our Dual ResUNet model can learn the characteristic features in those cases where fluorescent protein is deficient or blood vessels are overlapped and achieves robust performance in complicated environments.

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“…Em seguida, a partir da visualização das duas imagens na tela do programa, o registro automático foi iniciado selecionando (DOMARK et al, 2013;PATEL et al, 2014;ESTRELA et al, 2015;MANNOCCI;PATEL, 2016;MAMEDE-NETO et al, 2017;ORDINOLA-ZAPATA et al, 2017;ESTRELA et al, 2018;PAUWELS, 2018;GROPPO et al, 2018;VASCONCELOS et al, 2018), impulsionando a realização de novas pesquisas para avaliação da anatomia (ESTRELA et al, 2015;STUDEBAKER et al, 2018), do preparo (SCARFE; FARMAN; SUKOVIC; 2006) e da obturação do sistema de canais radiculares , por meio da análise quali-quantitativa de parâmetros morfométricos bidimensionais (área, perímetro, circularidade, diâmetros maior e menor, centroides, porosidade) e tridimensionais (volume, área de superfície e SMI). Entretanto, destacase que este recurso imaginológico pode apresentar limitações como a presença de artefatos que levam a distorções das imagens, quando comparadas às estruturas reais (SCHULZE et al, 2011;FLORES-MIR et al, 2014;DARBY et al, 2015;YUAN et al, 2016; (OTSU, 1979;SAUVOLA;PIETAKSINEN, 2000;MOREIRA et al, 2012;KORFIATIS;MATSOPOULOS, 2017). Entretanto, as especificações da configuração geométrica dos TCFCs resultam em quantidade maior de radiação dispersa detectada, o que leva à redução significativa do contraste em qualquer TCFC quando comparado à microCT (JACOBS, 2011;PAUWELS et al, 2012;NEMTOI et al, 2013;MARET et al, 2014;MICHETTI et al, 2015;PAUWELS, 2018) (JACOBS, 2011;PAUWELS et al, 2012;NEMTOI et al, 2013;MARET et al...…”

Section: Escaneamento Em Tcfcunclassified

“…PECORA; DE SOUSA-NETO, 2012;VERSIANI et al, 2013;LEONI et al, 2014;VERSIANI et al, 2018), por meio do processo de limiarização que segmenta a imagem em duas fases de interesse através do ajuste dos níveis de tons de cinza, levando em consideração a utilização de um histograma de contraste de cada imagem (MOREIRA et al, 2012). O processo de limiarização seleciona os pixels da área de interesse, identificando, por meio de tons de cinza, as estruturas de maior e menor densidade e, dessa forma, torna o processo binarizado, ou seja, transforma as estruturas analisadas em uma escala de duas cores: branco e preto (OTSU, 1979;SAUVOLA;PIETAKSINEN, 2000;MOREIRA et al, 2012;KORFIATIS;MATSOPOULOS, 2017).…”

unclassified

“…A seleção da área de interesse da imagem é realizada a partir de um limiar t da escala de intensidade de cinza (8 bits), onde os pixels com tons de cinza menores que t são considerados como pixels brancos, os pixels restantes, considerados como pixels pretos, pertencem ao fundo da imagem. Este mecanismo é pré-requisito para a identificação das estruturas e posterior análise quali e quantitativa das imagens, uma vez que não existe um limiar t único capaz de segmentar todos os tipos de imagens (OTSU, 1979;SAUVOLA;PIETAKSINEN, 2000;MOREIRA et al, 2012;KORFIATIS;MATSOPOULOS, 2017). O limiar t pode ser ajustado de forma automática pelo programa através do método automático de Otsu, ou determinado pelo operador, que identifica visualmente a estrutura e estabelece seus limites (OTSU, 1979;BERGMANS et al, 2001;SWAIN;XUE, 2009;SCHLADITZ, 2011;ALVES et al, 2016;BRASIL et al, 2017;LEONI et al, 2017).…”

unclassified

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Avaliação da super e subestimação dos parâmetros morfométricos bidimensionais de canais radiculares de molares inferiores em imagens tomográficas utilizando a microtomografia como padrão de referência

Camargo¹

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A Deus, que ilumina o meu caminho, me abençoa diariamente com sabedoria e força de vontade! À minha mãe, Marisa Verardino, por todo amor, carinho e dedicação. Pela compreensão durante minhas ausências, e por sempre me apoiar e incentivar. Ao meu pai, José Maurício Paraderlla de Camargo, amigo e minha maior referência, pelos ensinamentos diários, pelo incentivo constante e pelo orgulho que sente por mim que sempre me fortalece. À minha irmã, Maíra Verardino de Camargo, pelo carinho, amor e companhia diária. À minha namorada, Bianca Aparecida Martin, por todo apoio e compreensão. Obrigado por sempre estar ao meu lado sempre com muito amor, carinho e amizade. Agradecimentos Ao meu orientador, Prof. Dr. Manoel Damião de Sousa Neto, exemplo de dedicação, pelos ensinamentos e críticas que me fazem crescer constantemente. Meu reconhecimento e gratidão pela orientação e oportunidades oferecidas que contribuíram para a minha formação intelectual, científica e profissional. Ao Prof. Dr. Jesus Djalma Pécora, pelos conhecimentos enriquecedores, exemplo de pesquisador inventivo e perspicaz. Admiração por sua sabedoria e cultura. Ao Prof. Dr. Ricardo Gariba Silva e Prof. Dr. Antônio Miranda da Cruz Filho pela agradável convivência e pelo constante aprendizado em Endodontia. Aos professores da disciplina de Endodontia, Prof. Dr. Ricardo Novak Savioli e Prof. Dr. Luiz Pascoal Vansan, e à professora da disciplina de Dentística Profa. Dra. Aline Evangelista de Souza Gabriel, pelo agradável convívio e pelos ensinamentos compartilhados. À Profa. Dra. Graziela Bianchi Leoni, pelo tempo e carinho que ofereceu em diferentes etapas deste trabalho. Ao meu amigo Jardel Francisco Mazzi Chaves, pela amizade, pelos conhecimentos compartilhados e apoio desde o início, e que por sua dedicação e critério à pesquisa, me inspira em todos os trabalhos. Obrigado por toda a ajuda e dedicação para a realização desse trabalho. Muito obrigado! Aos meus amigos Thaís Oliveira Alves e Fillipe Mendes Silva, obrigado por estarem sempre presentes, por todas as experiências compartilhadas. Com vocês, superar as dificuldades e a conclusão desse processo foi mais fácil. Obrigado por toda a amizade! Aos amigos da pós-graduação Fretes, pela convivência agradável e pela troca de experiências. A todos os meus amigos da 87ª Turma de Odontologia pela amizade e agradável convívio. A todos os meus familiares e amigos, que sempre me apoiaram, ajudando a vencer mais essa etapa da minha vida. Gratidão! Ao funcionário Carlos Feitosa dos Santos, exemplo de eficiência e dedicação, pelas inúmeras ajudas e apoio. Ao funcionário Reginaldo Santana da Silva, pelo incentivo, disponibilidades e momentos de risadas. Aos funcionários, Débora Fernandes pelo auxílio, e por sempre serem muito solícitos, atenciosos e disponíveis. À CAPES -Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, pelo apoio financeiro durante minha trajetória na pós-graduação À Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto, que desde a graduação me acolheu e, desde então, têm permitido o meu desenvolvimen...

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An Independent Active Contours Segmentation framework for bone micro-CT images

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Effect of micro-CT acquisition parameters and individual analysis on the assessment of bone repair

Effect of micro-CT acquisition parameters and individual analysis on the assessment of bone repair

Zebrafish Embryo Vessel Segmentation Using a Novel Dual ResUNet Model

Avaliação da super e subestimação dos parâmetros morfométricos bidimensionais de canais radiculares de molares inferiores em imagens tomográficas utilizando a microtomografia como padrão de referência

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