Den exakta tredimensionella (3-D) segmenteringen av hjärnkärl från magnetisk resonansangiografi (MRA) bilder är avgörande för detektion av cerebrovaskulära sjukdomar (t.ex. ocklusion, aneurysm). Den komplexa 3-D-strukturen i hjärnkärl och den låga kontrasten mellan tunna kärl i MRA-bilder gör det svårt att exakt segmentera. Vi presenterar en snabb, helautomatisk segmenteringsalgoritm baserad på statistisk modellanalys och förbättrad kurvutveckling för att extrahera 3D cerebral farkoster från en tid-of-flight (TOF) MRA dataset. Cerebralkärl och annan vävnad (hjärnvävnad, CSF och ben) i TEF MRA datauppsättning modelleras av Gaussian distribution och kombination av Rayleigh med flera Gaussian distributioner separat. Regionfördelningen i kombination med gradientinformation används i kantstyrka för kurvutveckling som ett nytt läge. Denna kantstyrka funktion kan bestämma gränsen av tunna kärl med låg kontrast runt hjärnvävnaden exakt och robust. Dessutom utvecklas en snabb nivåuppsättning metod för att genomföra kurvutvecklingen för att säkerställa hög effektivitet av cerebrovaskulär segmentering. Kvantitativa jämförelser med 10 uppsättningar manuella segmenteringsresultat visade att den genomsnittliga volymkänsligheten, den genomsnittliga grenkänsligheten och det genomsnittliga absoluta avståndsfelet är 93,6%, 95,98% respektive 0,333 mm. Genom att tillämpa algoritmen på 200 kliniska datauppsättningar från tre sjukhus, visas det att den föreslagna algoritmen kan ge god kvalitet segmentering som kan extrahera ett kärl med en voxeldiameter på mindre än 2 minuter. Dess noggrannhet och hastighet gör denna nya algoritm mer lämplig för ett kliniskt datorstödd diagnossystem. 4 Principen för skelett-baserade tekniker är segmentering och rekonstruktion av fartyg genom att först upptäcka centrumlinjerna av kärlen från tvärsnittsskivor. Centrumlinjerna kan genereras av fartygsmodelleringsmetoder. Flera metoder har utvecklats utifrån denna princip. [5] [6] [7] [8] [9] Å andra sidan extraherar icke-skelettbaserade tekniker kärlen direkt i 3D. Icke-skelettbaserade segmenteringstekniker har fått stor uppmärksamhet. Wilson och Al. , Chung et al.......................................................................................................... 11, 12, El-Baz et al. 13,14, och Hassouna et al. 15 föreslagna segmenteringsmetoder för cerebral kärl baserat på statistiska modeller med hjälp av en MRA dataset. Kurvutvecklingsteorin och nivåinställningsmetoden har tillämpats på bilder för att härleda objektgränser. Yu m.fl. , Farag et al............................................................................................... , Yan och Al. , Deschamps m.fl. , och Manniesing m.fl. 20 utvecklade kärlsegmenteringsmetoder baserade på geometriska deformerbara modeller (nivåuppsättningar). Masutani m.fl. 21 föreslog segmentering av kärlliknande strukturer med matematisk morfologi. Dessutom har vissa hybridmetoder presenterats. Zana m.fl. 22 kombinerad morfologi och krökningsbedömning för segmentering av kärlliknande strukturer. Flasque m.fl. 23 föreslog en metod för detektion, representation och visualisering av ett cerebralt kärlträd med hjälp av MRA-bilder. Det vaskulära trädet byggs genom att iterativt spåra kärlets centrumlinjer med hjälp av kandidatvoxlar, vilket uppnås genom intensitetskorrigering, diffusionsfiltrering och regionodling. Passat m.fl. 24 introducerade en atlas av hela huvudet för att hjälpa till att segmentera hjärnkärl från MRA bilder med hjälp av en topologi-bevarande region växande algoritm. Dessa befintliga vaskulära segmenteringsmetoder har minst en av följande begränsningar: (1) Gaussisk fördelning antas i allmänhet uttrycka sannolikheten för distribution av vävnaderna i MRA-avbildningar. Detta antagande är dock oförenligt med sanningen och resulterar i ett fel mellan den föreslagna modellen och de kliniska uppgifterna. (2) Den maximala intensiteten gradient, som det enda kriteriet, används ofta för att bestämma kärlgränser, men gradient magnituderna är inte tillräckligt hög i gränserna för tunna kärl med låg kontrast. (3) Det är svårt eller inte att reglera parametrar i geometriska deformerbara modeller som i hög grad påverkar segmenteringsresultaten. (4) Användarinteraktioner krävs för att bestämma utsädesregionen eller fartygens start- och slutpunkter. (5) Metoden är tidskrävande. (6) En utvärdering med ett begränsat antal datauppsättningar visar knappt att algoritmen är robust. Därför var utvecklingen av en snabb och helautomatisk cerebrovaskulär segmenteringsmetod som använder volymetriska MRA-data den främsta motivationen bakom vårt arbete. I detta dokument presenterar vi en algoritm för segmentering av ett cerebrovaskulärt träd från en tid-of-flight (TOF) MRA dataset baserat på en statistisk modellanalys och kurva evolution metod. TEF MRA dataset modellerades av en ändlig blandning av en Rayleigh och flera Gaussiska distributioner. Cerebral kärldistribution och annan vävnad (hjärnvävnad, cerebrospinalvätska (CSF) och ben) distribution kan uppskattas med hjälp av förväntan maximization (EM) algoritm. Därefter integreras den statistiska fördelningen med gradientinformation för att bilda en ny kantstyrka för kurvutveckling. En sådan kurvautvecklingsmetod som inbäddar kantinformationen kan bestämma kärlens gräns, särskilt tunna kärl, mer exakt och robust. Dessutom genomförs kurvans utveckling av en snabb nivå som gör det möjligt att segmentera den cerebrovaskulära strukturen på kort tid. Ett flödesschema för algoritmen visas i figur 1. Den databas som användes bestod av 200 TEF MRA-studier från tre olika MRI-skannrar, inklusive 142 normala fall och 58 onormala fall (ocklusioner, obruten aneurysm). (1) 110 av dessa MRA-studier utfördes med hjälp av en GE Signa-serie 1,5 T MRT-scanner (TR=29, TE=6.9, flip-vinkel = 20) vid Kizawa-sjukhuset (KH), Japan. Volymen var 256×256×80 voxels och voxel storlek 0.47×0.47×1.5 mm flip vinkel = 20) vid Gifu University Hospital (GUH), Japan. Volymen var 256×256×50 med en rumslig upplösning på 0,625 × 0,625 × 1,2 mm 3. Alla förvärvade MRA-data omvandlades därefter till isotropa volymdata med hjälp av trilinjär interpolering. Storleken på de konverterade 3-D volymdata var 400×400×200 voxels, och storleken på varje voxel var 0,5×0,5×0,5 mm 3. Vi testade vår nya segmenteringsmetod på det erhållna isotropa volymdatasetet. Dessutom valdes 10 uppsättningar volymetriska MRA-avbildningar från databasen slumpmässigt (fem uppsättningar från KH, fyra uppsättningar från GHSH, en uppsättning från GUH), varav två är onormala (en ocklusion, en orupturerad aneurysm). De cerebrovaskulära strukturerna var manuellt segmenterade från dessa 10 dataset under övervakning av två erfarna radiologer. De manuella segmenteringarna, som var voxel-by-voxel val, behandlades som den grundläggande sanningen för att bestämma segmenteringsprecision och användes för en statistisk modellanalys av blodkärl. I detta avsnitt visar vi hur den statistiska modellen för TOF MRA härleddes för de olika hjärnvävnaderna i MRA-bilder och uppskattar deras parametrar med hjälp av den snabba EM-algoritmen (FEM). En statistisk klassificeringsbaserad metod för segmentering av medicinska bilder har föreslagits 25. Den grundläggande tanken bakom denna metod är ett antagande att intensiteten i en homogen region (en anatomisk struktur) i en bild ger en enda statistisk modellfördelning och att intensitetsfördelningen av alla pixlar eller voxlar kan approximeras genom en ändlig blandning av statistiska modellfördelningar. En statistisk modell kan också vara en linjär kombination av flera lämpliga sannolikhetsfördelningsfunktioner baserade på den fysiska specialiteten hos varje anatomisk struktur i en specifik avbildningsmetod. Det kan automatiskt avgöras om en voxel är ett objekt eller en bakgrund som baseras på den statistiska sannolikheten för voxel. Denna metod kan sammanfattas på följande sätt: 1) konstruera en statistisk modell med en ändlig blandning av sannolikhetsfördelningar, 2) uppskatta parametrarna för den statistiska modellen, 3) erhålla sannolikhetsfördelningar för objekten respektive bakgrunden, respektive 4) välja globala tröskelvärden baserade på MAP-klassificeringsreglerna. En statistisk metod baserad på cerebrovaskulär segmenteringsmetod med hjälp av MRA-bilder utvecklades först av Wilson och Noble. 10 I sin studie hade en histogram för intensitetsfrekvens av en TEF MRA datauppsättning egenskapen av en intilliggande bimodal form i en region med låg intensitet och en mycket lägre frekvensexpansion över en region med hög intensitet. Den lägsta intensitetsregionen motsvarade huvudsakligen CSF (omger hjärnvävnaden), benvävnaden och bakgrundsluften. Den näst lägsta intensitet regionen motsvarade hjärnvävnad (både grå materia och vit materia) och delar av ögonen. Regionen med högsta intensitet bestod av underhudsfett och hjärnkärl. Två Gaussiska distributioner valdes för att modellera den bimodala formen i de lägsta intensitet regionerna respektive medan en enhetlig fördelning användes för att avbilda fördelningen av kärlen. El-Baz m.fl. 14 antog en adaptiv linjär kombination av en härledd modell och ett antal dominerande och underordnade diskreta Gaussians distributioner snarare än en blandning av bara tre förvalda Gaussian och enhetliga distributioner för att approximera intensitetsfördelningen av voxels i MRA dataset. I studien av Hassouna et al. 15, en Rayleigh och två Gaussian fördelningar användes för att modellera CSF och hjärnvävnad regionen. En Gaussisk distribution motsvarade blodkärlen. Deras statistiska modell för TOF MRA-datauppsättningar var dock otillräcklig för våra datauppsättningar. Ovanstående metoder har alla justerat intensitetsvärdena för MRA-voxlar till intervallet [0,255], vilket resulterar i förlorad detaljinformation. Intensitetsvärdet för varje voxel i våra datauppsättningar var ett 16-bitars positivt heltal utan någon omskalning, vilket garanterar korrekt intensitetsinformation. Tomterna för den normaliserade intensitetsfrekvensen histogram, utan utjämning, av tre TEF MRA-datauppsättningar slumpmässigt utvalda från olika MRI-skannrar visas i figur 2 (fast linje). Den normaliserade intensitetsfrekvensen histogram för dessa tre datauppsättningar har samma form, två distinkta toppar med en lång svans över en hög intensitet region. Vi behöver konstruera ytterligare en generell statistisk modell som lämpar sig för TOF MRA-data från olika MRI-skannrar. För cerebrovaskulär segmentering, blodkärl är föremålet medan bakgrundsklassen omfattar CSF, ben, bakgrundsluft, hjärnvävnad, och delar av ögonen. Signalen från blodkärl är beroende av flöde snarare än kemisk struktur i TOF MRA bilder. Blodkärl betraktas i allmänhet som cirkulära kärl, och kärlens intensitetsegenskaper antas uppvisa ett laminärt flödesmönster för vilket kärlintensiteten betraktas som en enhetlig fördelning. Detta antagande försummar emellertid blodets viskositet, turbulens och förändringar i kärlens form som orsakas av cerebrovaskulär sjukdom. Dessa faktorers oåtkomlighet gör det svårt att konstruera en enda exakt statistisk modell för intensitetsfördelningen av hjärnkärl i MRA-bilder. För att få en mer rimlig statistisk modell för cerebral kärl, ansåg vi att den normaliserade intensitetsfrekvensen histogram av 10 uppsättningar manuellt segmenterade blodkärl från MRA i sin tur (se bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Resultaten förutspådde att en Gaussian klass med stor varians kunde användas för att beskriva en statistisk modell av cerebral kärl i TOF MRA bilder. Rayleigh distribution ger en mer exakt passform än Gaussian fördelning för den lägsta intensitet region topp av en normaliserad intensitet frekvens histogram (topp1). 15 Toppen i nästa region med lägsta intensitet (topp2) kan vara bild. 2............................................................... Den normaliserade intensitetsfrekvensen histogram, utan utjämning, av tre TOF MRA datauppsättningar från en KH, b GHSH, c GUH, respektive (fast kurva), och monteringsresultaten genom att använda den föreslagna statistiska modellen (dashed kurva). GAO ET AL. - Vad är det? Uttryckt genom en Gaussisk distribution. Regionen mellan den första topp och andra topp i en normaliserad intensitetsfrekvens histogram har en oregelbunden form, vilket gör det svårt att anta en enda sannolikhetsfördelning funktion för att approximera den del av den observerade histogrammet. En linjär kombination av flera Gaussiska distributioner kan hantera problemet genom att justera deras medelvärde och standardavvikelse. Den totala sannolikhetstäthetsfunktionen för intensiteten i TOF MRA-avbildningar uttrycks enligt följande:
Till exempel Gao et al. REF införde en snabb automatisk segmenteringsalgoritm baserad på statistisk modell och även förbättrad kurvutveckling för extraktion av 3D-hjärnkärl från MRA-dataset.
A Fast and Fully Automatic Method for Cerebrovascular Segmentation on Time-of-Flight (TOF) MRA Image
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}