Son zamanlarda, bilgisayarlı tomografi görüntüleri karaciğer hastalığı teşhis yanı sıra, onlar tedavi hacmini ölçmek ve karaciğer taşınmaya kullanılır için açıkça kullanılmıştır. Karaciğer ve kısmi hacim etkilerinin özellikleri yüzey yakındaki diğer organlardan karaciğerin otomatik muhakeme çok karmaşık bir işlem yapar, çünkü genel olarak, karaciğer kılavuzuna veya teknikleri segmentlere bilgisayarlı tomografi kullanılarak medikal görüntülerin göre segmentlere ayrılır. Sonuç olarak, bu tezde biz bilgisayarlı tomografi görüntüleri ile karaciğer boyutunu ölçmek amacıyla karaciğer için bir yarı-otomatik tekniği önerecektir. Böylece, faiz sipariş segmentine alanında, biz büyüyen bölgenin tekniklere ek olarak kenar dayalı karaciğer segmentlere sürecine odaklanmak zorunda. Son olarak, karaciğer boyutu ve alan araştırma ölçümleri radyografik doktor için manuel izleme yöntemleri için bu kullanımı ile ilgili olan ve bu algoritma boyutu ve karaciğer yarı otomatik bölümleme ölçmek için etkili bir algoritma olduğunu göstermektedir.
Recently, the computed tomography images have been used explicitly for diagnosing of liver disease, as well as, they are used to measure the volume of the treatment and relocate of liver. In general, the liver is segmented by the medical images using manual or the computed tomography segmenting techniques because the characteristics surface of the liver and the effects of the partial volume makes the automatic discernment of liver from the other nearby organs very complicated process. Consequently, in this thesis we will suggest a semi-automatic technique for the liver for the purpose of measuring the size of the liver by using the tomography computed images. Thus, in order to segment the area of interest, we have to focus on the process of segmenting the liver based on the edge in addition to the techniques of the growing area. Finally, the investigational measurements of the size and area of the liver are consistent with those use for manual tracking methods for radiographic doctor and it shows that this algorithm is an effective algorithm to measure the size and semi-automated segmentation of the liver.
