Abstrakt. Vi beskriver en helautomatisk metod för vävnadsklassificering, som är segmentering i cerebral grå materia (GM), cerebral vit materia (WM), och cerebral ryggmärgsvätska (CSF), och intensitet non-uniformity (INU) korrigering i hjärnan magnetisk resonanstomografi (MRI) volymer. Den kombinerar övervakad MRT modalitetsspecifik diskriminativ modellering och oövervakad statistisk förväntan maximisering (EM) segmentering i en integrerad Bayesian ram. Medan både de parametriska observationsmodellerna och de icke-parametriskt modellerade INU-modellerna uppskattas via EM under själva segmenteringen, legaliseras segmentering och parameteruppskattning av ett Markovs slumpmässiga fält (MRF). För det första, legaliseringen tar hänsyn till kunskap om rumsliga och utseende relaterade homogenitet av segment i termer av parvis klique potentialer intilliggande voxels. För det andra och ännu viktigare, patientspecifika kunskaper om den globala rumsliga fördelningen av hjärnvävnad införlivas i segmenteringsprocessen via unary clique potentialer. De bygger på en stark discriminativ modell som tillhandahålls av ett probabilistiskt boosterträd (PBT) för klassificering av bildvoxlar. Den bygger på omgivande sammanhang och anpassningsbaserade funktioner som härrör från en probabilistisk anatomisk atlas. Det sammanhang som beaktas är kodat av 3D Haarliknande funktioner med reducerad INU känslighet. Anpassning utförs helt automatiskt med hjälp av en affin registreringsalgoritm som minimerar korskorrelering. Båda typerna av funktioner använder inte omedelbart de observerade intensiteterna från MRT-modaliteten utan förlitar sig i stället på specifikt transformerade egenskaper, som är mindre känsliga för MRT-artefakter. Detaljerade kvantitativa utvärderingar av standard fantomskanningar och standarddata från verkligheten visar exaktheten och robustheten hos den föreslagna metoden. De visar också relativ överlägsenhet jämfört med andra state-of-the-art metoder till denna typ av beräkningsuppgift: vår metod uppnår genomsnittliga Dice koefficienter på 0,93 ± 0,03 (WM) och 0,90 ± 0,05 (GM) på simulerade mono-spektral och 0,94 ± 0,02 (WM) och 0,92 ± 0,04 (GM) på simulerade multi-spektral data från BrainWeb-arkivet. Poängen är 0,81±0,09 (WM) och 0,82±0,06 (GM) och 0,87±0,05 (WM) respektive 0,83±0,12 (GM) för de två samlingarna av verkliga datamängder, bestående av 20 respektive 18 volymer, som tillhandahålls av Internet Brain Segmentation Repository. 3D MRT Hjärnvävnadsklassificering och intensitet Icke-enformitetskorrigering2
I REF föreslås också en hybridmetod för vävnadssegmentering.
A Discriminative Model-Constrained EM Approach to 3-D MRI Brain Tissue Classification and Intensity Non-Uniformity Correction
{'venue': 'Physics in medicine and biology', 'journal': 'Physics in medicine and biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}