Abstrakt. Vi presenterar en robust och exakt atlasbaserad hjärnsegmenteringsmetod som använder flera initiala struktursegmenteringar för att samtidigt driva bildregistreringen och uppnå anatomiskt begränsad korrespondens. Vi härleder också segmenteringskonfidenskartor (SCM) från ett givet manuellt segmenterat träningsset; dessa kännetecknar noggrannheten hos en given uppsättning segmenteringar jämfört med manuella segmenteringar. Vi införlivar dessa i vår kostnadsterm för att väga inflytandet av inledande segmenteringar i multi-struktur registrering, så att lågt förtroende regioner ges lägre vikt i registreringen. För att redovisa korrespondensfel i den underliggande registreringen använder vi en övervakad atlaskorrigeringsteknik och presenterar en metod för att korrigera atlassegmenteringen för att redovisa eventuella fel i den underliggande registreringen. Vi tillämpade vår multi-struktur atlas-baserade segmentering och övervakade atlas korrigering för att segmentera amygdala i en uppsättning av 23 autistiska patienter och kontroller med hjälp av leave-one-out korsvalidering, uppnå en Dice överlappning poäng på 0.84. Vi tillämpade också vår metod på åtta subkortikala strukturer i MRT från Internet Brain Segmentation Repository, med resultat bättre eller jämförbar med konkurrerande metoder.
I REF, den atlas-baserade segmenteringsmetod presenteras använder segmentering förtroende kartor, som lärs från en liten manuellt segmenterad utbildning uppsättning, och införlivas i kostnadstermen.
Robust atlas-based brain segmentation using multi-structure confidence-weighted registration
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}