Abstrakt. Vi presenterar en metod för automatisk segmentering av höggradiga gliomas och deras subregioner från flerkanaliga MR-bilder. Förutom segmentering av bruttotumören, skiljer vi också mellan aktiva celler, nekrotisk kärna, och ödem. Vår diskriminerande strategi är baserad på beslut skogar med hjälp av kontext-medvetna rumsliga funktioner, och integrerar en generativ modell av vävnad utseende, genom att använda sannolikheter som erhållits av vävnadsspecifika Gaussiska blandningsmodeller som ytterligare input för skogen. Vår metod klassificerar de enskilda vävnadstyperna samtidigt, vilket har potential att förenkla klassificeringsuppgiften. Metoden är beräkningseffektiv och har låg modellkomplexitet. Valideringen görs på en märkt databas med 40 flerkanaliga MR-avbildningar, inklusive DTI. Vi bedömer effekterna av att använda DTI, och varierar mängden träningsdata. Våra segmenteringsresultat är mycket exakta, och jämför gynnsamt med den senaste tekniken.
Zikic m.fl. REF kombinerade ytterligare sannolikheter från en Gaussisk blandning modell av bildfunktioner för vävnad utseende som indata till beslut skogsklassificering.
Decision Forests for Tissue-specific Segmentation of High-grade Gliomas in Multi-channel MR
{'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']}