Den segmentering av hjärnvävnad från icke-hjärnvävnad i magnetisk resonans (MR) bilder, vanligen kallad skallsprängning, är en viktig bildbehandling steg i många neuroimaging studier. En ny matematisk algoritm, en modellbaserad nivåuppsättning (MLS), utvecklades för att kontrollera utvecklingen av nollnivåkurvan som implicit är inbäddad i nivåuppsättningsfunktionen. Utvecklingen av kurvan kontrollerades med hjälp av två termer i den nivå ställa ekvationen, vars värden representerade de krafter som bestämde hastigheten på den evolverande kurvan. Den första kraften härleddes från kurvans genomsnittliga krökning, och den andra var utformad för att modellera intensitetsegenskaperna hos cortex i MR-bilder. Kombinationen av dessa krafter i en nivå inställd ram knuffade eller drog kurvan mot hjärnans yta. Kvantitativ utvärdering av MLS-algoritmen utfördes genom att jämföra resultaten av MLS-algoritmen med dem som erhållits med hjälp av expertsegmentering i 29 uppsättningar barnhjärna MR-bilder och 20 uppsättningar unga vuxna MR-bilder. Ytterligare 48 uppsättningar äldre MR-bilder användes för kvalitativ utvärdering av algoritmen. MLS-algoritmen jämfördes också med två befintliga metoder, hjärnextraheringsverktyget (BET) och hjärnans ytextraktor (BSE), med hjälp av data från Internets hjärnsegmenteringsarkiv (IBSR). MLS-algoritmen ger robusta resultat, vilket gör den till ett lovande verktyg för användning i stora multiinstitutionella, populationsbaserade neuroimeringsstudier.
Audrey H. Zhuang m.fl. implementerade en matematisk algoritm för skallstrippning på grundval av modellbaserad nivåuppsättning (MLS) REF.
Skull-stripping magnetic resonance brain images using a model-based level set
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}