Vi studerade metoder för automatisk segmentering av neonatal och utveckla hjärnbilder i 50 anatomiska regioner, utnyttja en ny uppsättning manuellt segmenterade magnetisk resonans (MR) bilder från 5 term-födda och 15 prematura spädbarn avbildas vid termen korrigerad ålder som kallas ALBERTs. Två metoder jämfördes: individuella registreringar med märkning förökning och fusion, och mallbaserad registrering med spridning av en maximal sannolikhet neonatal ALBERT (MPNA). I båda fallen utvärderade vi prestandan hos olika neonatala atlaser och MPNA, och tillvägagångssätten jämfördes med manuella segmenteringar med hjälp av överlappningskoefficienten Dice. Dice-värden, i genomsnitt i olika regioner, var 0,8160,02 med hjälp av beteckningen förökning och fusion för prematura befolkningen, och 0,8160,02 med användning av en enda registrering av en MPNA för termen befolkningen. Segmenteringar av 36 ytterligare osegmenterade målbilder av utvecklande hjärnor gav synbart högkvalitativa resultat. Denna registreringsmetod gör det möjligt att snabbt bygga automatiskt märkta åldersspecifika hjärnatlaser för nyfödda och den utvecklande hjärnan.
Gousias m.fl. REF segmenterade neonatal och utvecklade hjärn MRI i 50 anatomiska regioner.
Magnetic Resonance Imaging of the Newborn Brain: Automatic Segmentation of Brain Images into 50 Anatomical Regions
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}