Exakt segmentering av neonatal hjärna MR bilder är fortfarande utmanande främst på grund av deras dåliga rumsliga upplösning, inverterad kontrast mellan vit materia och grå materia, och hög intensitet inhomogenitet. De flesta befintliga metoder för neonatal hjärnsegmentering är atlasbaserade och voxelmässigt. Även om aktiva kontur-/ytmodeller med geometriska informationsbegränsningar framgångsrikt har tillämpats på segmentering av vuxen hjärna, är de inte helt utforskade i den neonatala bildsegmenteringen. I detta dokument föreslår vi en ny neonatal bildsegmenteringsmetod genom att kombinera lokal intensitetsinformation, atlas rumsliga tidigare och kortikal tjockleksbegränsning i en enda nivåuppsättning. Dessutom ger vi också en robust och tillförlitlig initiering av vävnadsytan för den föreslagna metoden genom att använda en konvex optimeringsteknik. Således, vävnad segmentering, liksom inre och yttre kortikal yta rekonstruktion, kan erhållas samtidigt. Den föreslagna metoden har testats på en stor neonatal datauppsättning, och valideringen av 10 neonatala hjärnbilder (med manuella segmenteringar) visar mycket lovande resultat.
Slutligen kombinerades atlasbaserade tidigare erfarenheter med lokal intensitetsinformation och kortikal tjockleksbegränsning inom en enda uppsättning ramar REF.
Automatic segmentation of neonatal images using convex optimization and coupled level sets
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}