I detta papper, multi-modal magnetisk resonans (MR) bilder är integrerade i en vävnadsprofil som syftar till att differentiera tumörkomponenter, ödem och normal vävnad. Detta uppnås genom en vävnadsklassificering teknik som lär sig utseende modeller av olika vävnadstyper baserat på utbildning prover identifierade av en expert och tilldelar vävnadsetiketter till varje voxel. Dessa vävnadsklassificeringar producerar probabilistiska vävnadskartor som återspeglar bildegenskaper av tumörer och omgivande vävnader som kan användas för att hjälpa till vid diagnos, tumörgränsdelinering, kirurgi och behandling planering. De viktigaste bidragen av detta arbete är: 1) konventionella strukturella MR-modaliteter kombineras med diffusion tensor avbildningsdata för att skapa en integrerad multimodalitet profil för hjärntumörer, och 2) utöver tumörkomponenterna för att förbättra och icke-förbättrande tumörtyper, är ödem också karakteriseras som en separat klass i vårt ramverk. Klassificering prestanda testas på 22 olika tumör fall med korsvalidering.
Cai m.fl. REF kombinerar MRI-bilder med diffusion tensor avbildningsdata för att skapa en integrerad multimodalitetsprofil för hjärntumörer.
PROBABILISTIC SEGMENTATION OF BRAIN TUMORS BASED ON MULTI-MODALITY MAGNETIC RESONANCE IMAGES
{'venue': '2007 4th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2007 4th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}