I studien av tidig hjärnutveckling, vävnad segmentering av neonatal hjärna MR bilder är fortfarande utmanande på grund av otillräcklig bildkvalitet på grund av egenskaperna hos att utveckla vävnader. Bland olika hjärnvävnad segmenteringsalgoritmer, atlas-baserade hjärnbild segmentering kan potentiellt uppnå goda segmenteringsresultat på neonatala hjärnbilder. Deras föreställningar bygger dock både på atlasens kvalitet och den rumsliga korrespondensen mellan atlasen och den besegmenterade bilden. Dessutom är det svårt att bygga en population atlas för nyfödda på grund av kravet på en stor uppsättning vävnadssegmenterade neonatala hjärnbilder. För att bekämpa dessa hinder presenterar vi en longitudinell ram för neonatal hjärnavbildning genom att dra nytta av de longitudinella data som erhållits vid sena tidpunkter för att bygga en ämnesspecifik vävnadsprobabilistisk atlas. Speciellt, vävnad segmentering av den neonatala hjärnan är formulerad som två iterativa steg av snedkorrigering och probabilistic-atlas-baserade vävnad segmentering, tillsammans med longitudinella atlas rekonstrueras av den sena tiden bilden av samma subjekt. Den föreslagna metoden har utvärderats kvalitativt genom visuell inspektion och kvantitativt genom jämförelse med manuella avgränsningar och två populationsatlasbaserade segmenteringsmetoder. Experimentella resultat visar att användningen av en ämnesspecifik probabilistisk atlas avsevärt kan förbättra vävnadssegmenteringen av neonatala hjärnbilder.
REF föreslog ett nytt tillvägagångssätt för neonatal hjärnsegmentering genom att som atlas använda en senare tidspunktsbild av samma ämne.
Neonatal brain image segmentation in longitudinal MRI studies
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}