Tumörsegmentering är en särskilt utmanande uppgift i höggradiga gliomas (HGGs), eftersom de är bland de mest heterogena tumörer i onkologi. En exakt avgränsning av lesionen och dess huvudkomponenter bidrar till optimal behandlingsplanering, prognos och uppföljning. Konventionell MRT (cMRI) är den avbildande modalitet valet för manuell segmentering, och också beaktas i den stora majoriteten av automatiserade segmenteringsstudier. Avancerade MRT-modaliteter såsom perfusionsviktad avbildning (PWI), diffusion-viktad avbildning (DWI) och magnetisk resonansspektroskopisk avbildning (MRSI) har redan visat sitt mervärde i tumörvävnad karakterisering, därför har det nyligen funnits förslag på att kombinera olika MRT-modaliteter till en multiparametrisk MRT (MP-MRI) metod för hjärntumör segmentering. I detta dokument jämför vi prestandan hos flera oövervakade klassificeringsmetoder för HGG-segmentering baserat på MP-MRI-data, inklusive cMRI, DWI, MRSI och PWI. Två oberoende MP-MRI-datauppsättningar med ett annat förvärvsprotokoll fanns tillgängliga från olika sjukhus. Vi visar att en hierarkisk icke-negativ matris factorization variant som tidigare infördes för MP-MRI tumörsegmentering ger den bästa prestandan i termer av medelvärde Dicescores för de patologiska vävnadsklasserna på båda datauppsättningarna.
Sauven m.fl. REF jämförde olika oövervakade klassificeringstekniker för hjärntumörsegmentering med hjälp av sina egna två olika datauppsättningar.
Comparison of unsupervised classification methods for brain tumor segmentation using multi-parametric MRI