Abstract-Dual modalitet PET / CT har nu i huvudsak ersatt PET i klinisk praxis och gett en möjlighet att förbättra bildsegmentering genom hög upplösning, lägre buller CT-data. Hittills har de flesta forskningsinsatserna inriktats på segmentering av PET-baserade data. I detta arbete föreslår vi en systematisk lösning för automatiserad segmentering av PET/CT-bilder i grå, vit materia och CSF-regioner med MAP-MRF-modellen. Vår strategi drar nytta av den fullständiga information som finns tillgänglig från den kombinerade skanningen. Ett PET/CT bildpar och dess segmentering resultat modelleras som en slumpmässig fälttriol, och segmentering uppnås så småningom genom att lösa en maximal en posteriori (MAP) problem med hjälp av förväntanmaximization (EM) algoritm med simulerad glödgning. Vi jämförde den nya algoritmen med två vanligt använda PET-baserade segmenteringsmetoder i SPM5-verktygslådan och VBM-verktygslådan för simulering och patientdata. Våra resultat tyder på att genom att använda den föreslagna metoden avsevärt förbättrar noggrannheten i avgränsningen av hjärnstrukturer.
Xia m.fl. REF presenterade en systematisk lösning för samsegmentering av PET-CT-bilder i hjärnan med MAP-MRF-modellen, som uppnåddes genom att lösa ett problem med maximal a posteriori (MAP) med hjälp av algoritmen förväntan-maximisering (EM) med simulerad glödning.
Segmentation of dual modality brain PET/CT images using the MAP-MRF model
{'venue': '2008 IEEE 10th Workshop on Multimedia Signal Processing', 'journal': '2008 IEEE 10th Workshop on Multimedia Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}