Anatomisk segmentering av strukturer av intresse är avgörande för kvantitativ analys i medicinsk avbildning. Flera automatiserade multiatlasbaserade segmenteringsutbredningsmetoder som använder manuella avgränsningar från flera mallar verkar lovande. Det behövs dock en hög grad av noggrannhet och tillförlitlighet för användning vid diagnos eller i kliniska prövningar. Vi föreslår en ny lokal rankningsstrategi för mallval baserat på den lokalt normaliserade korskorrelationen (LNCC) och en förlängning till den klassiska STAPLE-algoritmen av Warfield et al. (2004), som vi kallar STEPS for Likhet and Truth Estimation for Propagated Segmentations. Den tar upp de välkända problemen med lokal vs global bildmatchning och den bias som införts i prestandauppskattningen på grund av strukturstorlek. Vi utvärderade metoden för hippocampal segmentation med hjälp av en leave-one-out korsvalidering med optimerade modellparametrar; STEPS uppnådde en genomsnittlig Dice-poäng på 0,925 jämfört med manuell segmentering. Detta var betydligt bättre när det gäller segmenteringsnoggrannhet jämfört med andra toppmoderna fusionstekniker. På grund av den finare anatomiska skalan får STEPS dessutom mer exakta segmenteringar även när endast en tredjedel av mallarna används, vilket minskar beroendet av stora malldatabaser. Med hjälp av en delmängd av Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI) skannar från olika MRI bildsystem och protokoll, STEPS gav liknande exakta segmenteringar (Dice = 0,903). En volymstudie av tvärsnitts- och longitudinella hippocampala volymetriska studier utfördes på ADNI-databasen. Medelvärdet ± SD hippocampal volym (mm 3 ) var 5195 ± 656 för kontrollerna; 4786 ± 781 för MCI; och 4427 ± 903 för Alzheimers sjukdom patienter och Hippocampal atrofi frekvens (%/år) av 1,09 ± 3,0, 2,74 ± 3,5 respektive 4,04 ± 3,6. Statistiskt signifikanta ðp < 10 À3  påträffades skillnader mellan sjukdomsgrupper för både hippocampal volym och volymförändringar. Slutligen tillämpades STEPS också i ett flermärkt segmenteringsförökningsscenario med hjälp av en permission-one-out-korsvalidering, för att paketera 83 separata strukturer i hjärnan. Jämförelser mellan STEPS och de senaste multimärkta fusionsalgoritmerna visade statistiskt signifikanta förbättringar av segmenteringsnoggrannheten (p < 10 À4 ) i flera viktiga strukturer.
På senare tid har STEPS REF introducerat en lokal rankningsstrategi baserad på bildlappens likhet med STAPLE-formuleringen.
STEPS: Similarity and Truth Estimation for Propagated Segmentations and its application to hippocampal segmentation and brain parcelation
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}