Att kombinera bildsegmentering baserad på statistisk klassificering med en geometrisk tidigare har visat sig avsevärt öka robustheten och reproducerbarheten. Att använda en probabilistisk geometrisk modell av eftertraktade strukturer och bildregistrering tjänar både initiering av sannolikhetstäthetsfunktioner och definition av rumsliga begränsningar. En stark rumslig tidigare, dock förhindrar segmentering av strukturer som inte är en del av modellen. I praktiska tillämpningar möter vi antingen presentation av nya objekt som inte kan modelleras med en rumsliga tidigare eller regionala intensitetsförändringar av befintliga strukturer som inte förklaras av modellen. Vår driving application är segmentering av hjärnvävnad och tumörer från tredimensionell magnetisk resonanstomografi (MRI). Vårt mål är en högkvalitativ segmentering av frisk vävnad och en exakt avgränsning av tumörgränser. Vi presenterar en förlängning till en befintlig förväntan maximization (EM) segmenteringsalgoritm som modifierar en probabilistisk hjärna atlas med en individs information om tumör plats som erhållits från subtraktion av post-och pre-kontrast MRI. Den nya metoden hanterar olika typer av patologi, rymdockuperande masstumörer och infiltrerande förändringar som ödem. Preliminära resultat på fem fall presenterar tumörtyper med mycket olika egenskaper visar potentialen i den nya tekniken för klinisk rutinanvändning för planering och övervakning i neurokirurgi, strålning onkologi och radiologi. Den segmentering av medicinska bilder, i motsats till naturliga scener, har den betydande fördelen att strukturella och intensitetsegenskaper är välkända upp till en naturlig biologisk variabilitet eller förekomsten av patologi. Vanligast är pixel- eller voxelbaserad statistisk klassificering med hjälp av multiparameterbilder En geometrisk tidigare kan användas av atlas-baserad segmentering, som betraktar segmentering som ett registreringsproblem där en fullt märkt mall MR-volym registreras i ett okänt dataset. Högdimensionell warpning resulterar i en en-till-ett-korrespondens mellan mallen och motivet bilder, vilket resulterar i en ny, automatisk segmentering. Dessa metoder kräver elastisk registrering av bilder för att redogöra för geometriska förvrängningar som orsakas av patologiska processer. Sådan registrering är fortfarande en utmaning och är ännu inte löst i det allmänna fallet. Warfield m.fl. [12], [13] kombinerat elastisk atlas registrering med statistisk klassificering. Elastisk registrering av en hjärnatlas hjälpte till att maskera hjärnan från omgivande strukturer. Ett ytterligare steg använder "avstånd från hjärngränsen" som ytterligare en funktion för att förbättra separationen av kluster i multidimensionellt funktionsutrymme. Initiering av sannolikhetstäthetsfunktioner kräver fortfarande ett övervakat urval av utbildningsregioner. Kärnidén, nämligen att öka den statistiska klassificeringen med rumslig information för att ta hänsyn till överlappningen av distributioner i intensitetsfunktionsutrymme, är en del av den nya metod som presenteras i detta dokument. Leemput m.fl. [14], [15] utvecklade automatisk segmentering av MR-bilder av normala hjärnor genom statistisk klassificering, med hjälp av en atlas före initiering och även för geometriska begränsningar. En senaste förlängning upptäcker hjärnlesioner som avvikande [16] och användes framgångsrikt för detektion av multipel skleros lesioner. Hjärntumörer, dock, kan inte helt enkelt modelleras som intensitet outliers på grund av överlappande intensiteter med normal vävnad och / eller betydande storlek. Vi föreslår en helautomatisk metod för segmentering MR bilder presenterar tumör och ödem, både mass-effekt och infiltrering strukturer. Denna metod bygger på det tidigare publicerade arbetet som [14], [15]. Dessutom, tumör och ödem klasser läggs till segmenteringen. Den rumsliga atlas som används som en tidigare i klassificeringen ändras till att inkludera tidigare sannolikheter för tumör och ödem. Precis som med det arbete som utförs av andra grupper, fokuserar vi på en del av tumörer för att göra problemet traktat. Vår metod ger en fullständig klassificering av hjärnvävnad i vit materia, grå materia, cerebrospinalvätska (csf), tumör och ödem. Eftersom metoden är helt automatisk är dess tillförlitlighet optimal.
Moon m.fl. REF införde en atlasbaserad segmenteringsteknik.
Automatic brain and tumor segmentation
{'venue': 'Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI 2002. Volume 2489 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}