Abstract-A system som automatiskt segmenterar och etiketterar glioblastoma-multiforme tumörer i magnetiska resonansbilder (MRI) av den mänskliga hjärnan presenteras. MRT består av T 1-viktade, protondensitet och T 2-viktade funktionsbilder och bearbetas av ett system som integrerar kunskapsbaserade (KB) tekniker med multispektral analys. Inledande segmentering utförs av en oövervakad klusteralgoritm. Den segmenterade bilden, tillsammans med klustercenter för varje klass tillhandahålls till ett regelbaserat expertsystem som extraherar den intrakraniella regionen. Multispektral histogram analys separerar misstänkt tumör från resten av den intrakraniella regionen, med regionanalys som används för att utföra den slutliga tumörmärkning. Detta system har utbildats på tre volymdataset och testats på tretton osynliga volymdataset från ett enda MRI-system. Den KB tumör segmentering jämfördes med övervakad, radiolog-märkt "jordisk sanning" tumörvolymer och övervakad k-nearest grannar tumör segmenteringar. Resultaten av detta system överensstämmer i allmänhet väl med marken sanning, både på en per skiva bas och viktigare för att spåra total tumörvolym under behandling över tid.
Resultaten av systemet överensstämmer i allmänhet väl med den grundläggande sanningen, både per stat och ännu viktigare när det gäller att spåra total volym under behandling över tid REF.
Automatic tumor segmentation using knowledge-based techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}