Ett viktigt problem i medicinsk bildanalys är segmenteringen av anatomiska områden av intresse. När regioner av intresse är segmenterade, kan man extrahera form, utseende, och strukturella funktioner som kan analyseras för sjukdomsdiagnos eller behandling utvärdering. Diffusion tensor magnetisk resonanstomografi (DT-MRI) är en relativt ny medicinsk avbildning modalitet som fångar unika vatten diffusion egenskaper och fiber orientering information av de avbildade vävnaderna. I detta papper, vi utökar den interaktiva multidimensionella graf skär segmentering teknik för att fungera på DT-MRI-data genom att utnyttja senaste framsteg i tensor kalkyl och diffusion tensor difflicity metrics. Användaren väljer interaktivt vissa tensorer som objekt ("obj") eller bakgrund ("bkg") för att ge hårda begränsningar för segmenteringen. Ytterligare mjuka begränsningar innehåller information om både regional vävnadsspridning och gränser mellan vävnader av olika diffusionsegenskaper. Graf skärningar används för att hitta globalt optimal segmentering av den underliggande 3D DT-MR-bilden bland alla segmenteringar som uppfyller begränsningarna. Vi utvecklar en grafstruktur från den underliggande DT-MR-bilden med tensorvoxlar som motsvarar grafvertiklarna och med grafkantvikter som beräknas med antingen Log-Euclidean eller J-divergence tensor disimirity metrisk. Topologin för vår segmentering är obegränsad och både obj- och bkg-segment kan bestå av flera isolerade delar. Vi testar vår metod på syntetiska DT data och applicera den på verkliga 2D och 3D MRT, vilket ger segmenteringar av corpus callosum i hjärnan och ventriklarna i hjärtat.
I REF är GC-strategin anpassad för segmentering av anatomiska hjärnregioner av intresse för diffusion tensor MRI (DT-MRI).
DT-MRI segmentation using graph cuts
{'venue': 'SPIE Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics', 'Engineering']}