(eng): Texture-based segmentation of 3D CT images is adressed. The extension of Haralick 2D texture features to the 3D domain was studied. The co-occurrence matrix was calculated separately for each voxel in the image, using the co-occurrences of all voxels in a small cubic region around the voxel. The segmentation method used was model-based with a Gaussian Mixture Model. Evaluation of the proposed approach was performed using a set of 3D abdominal CT images. Statistical improvement of segmentation with 3D texture features was observed as opposed to the case without those features.

(cze): Tato práce se zabývá segmentací 3D CT medicínských obrázků. Byla použita extenze Haralickových dvourozměrných texturních příznaků na třetí dimenzi. Ko-okurenční matice se počítá pro každí voxel zvlášt, na základě ko-okurencí v jeho okolí. Segmentace se provádí pomocí Gaussovského směsového modelu. Vyhodnocení metody bylo provedeno s použitím abdominálních 3D CT obrázků. Bylo pozorováno zlepšení segmentace pomocí 3D texturních příznaků oproti segmenaci bez nich.