Abstract I detta papper föreslår vi en ny teknik för skalle strippning av spädbarn (neonatal) hjärnan magnetisk resonans bilder med hjälp av tidigare form information inom en graf cut ram. Skalstrippning spelar en viktig roll i hjärnbildsanalys och är en stor utmaning för neonatala hjärnbilder. Populära metoder som BSE och BET ger inte tillfredsställande resultat för neonatala bilder på grund av dålig vävnadskontrast, svaga gränser mellan hjärn- och icke-hjärnregioner och låg rumslig upplösning. Inbegripande av information om tidigare form bidrar till korrekt identifiering av hjärn- och hjärnvävnader. Information om tidigare form erhålls från en uppsättning märkta träningsbilder. Sannolikheten för en pixel som hör till hjärnan erhålls från föregående form mask och ingår i strafftiden för kostnadsfunktionen. En extra släthetsterm bygger på gradientinformation som hjälper till att identifiera de svaga gränserna mellan hjärnan och icke-hjärnregionen. Experimentella resultat på verkliga neonatala hjärnbilder visar att jämfört med BET, BSE och andra metoder uppnår vår metod överlägsen segmenteringsprestanda för neonatala hjärnbilder och jämförbar prestanda för vuxna hjärnbilder.
Dwarikanath Mahapatra föreslog en ny teknik för skallborttagning av MR-hjärnbilder med hjälp av tidigare forminformation REF.
Skull Stripping of Neonatal Brain MRI: Using Prior Shape Information with Graph Cuts
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}