Hyperintensiteter av vit materia (WMH) är en egenskap hos sporadisk kärlsjukdom som också ofta observeras i magnetiska resonansbilder (MRT) hos friska äldre försökspersoner. Den korrekta bedömningen av WMH-bördan är av avgörande betydelse för epidemiologiska studier för att fastställa sambandet mellan WMH, kognitiva och kliniska data, deras orsaker och effekterna av nya behandlingar i randomiserade studier. Den manuella avgränsningen av WMHs är en mycket tröttsam, kostsam och tidskrävande process, som måste utföras av en expert annotator (t.ex. en utbildad bildanalytiker eller radiolog). Problemet med avgränsningen av WMH kompliceras ytterligare av det faktum att andra patologiska egenskaper (dvs. stroke lesioner) ofta också visas som hyperintensiva regioner. Nyligen har flera automatiserade metoder för att ta itu med utmaningarna med WMH-segmentering föreslagits. De flesta av dessa metoder har utvecklats specifikt för att segmentera WMH i MRT men kan inte skilja mellan WMH och stroke. Andra metoder, som kan skilja mellan olika patologi i hjärnan MRT, är inte utformade med samtidig WMH och stroke segmentering i åtanke. Därför har en uppgiftsspecifik, tillförlitlig, helt automatiserad metod som kan segmentera och skilja mellan dessa två patologiska manifestationer på MRT ännu inte helt identifierats. I detta arbete föreslår vi att använda ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som kan segmentera hyperintensiteter och skilja mellan WMHs och stroke lesioner. Specifikt siktar vi på att skilja mellan WMH-patologier från dem som orsakas av strokeskador på grund av antingen kortikala, stora eller små subkortikala infarkter. Den föreslagna helt konvolutionella CNN-arkitekturen, kallad uResNet, som bestod av en analysväg, som gradvis lär sig låg och hög nivå funktioner, följt av en syntes väg, som gradvis kombinerar och upp prover låg och hög nivå funktioner i en klass sannolikhet semantisk segmentering. Kvantitativt visas att den föreslagna CNN-arkitekturen överträffar andra väletablerade och toppmoderna algoritmer när det gäller överlappning med manuella expertanteckningar. Kliniskt visade sig de extraherade WMH-volymerna korrelera bättre med Fazekas visuella betyg än konkurrerande metoder eller de expertannoterade volymerna. Dessutom konstaterades en jämförelse mellan de kliniska riskfaktorerna och de WMH-volymer som genereras av den föreslagna metoden vara i linje med de associationer som konstaterats med de expertanmälda volymerna.
Guerrero m.fl. REF använde en CNN-utbildning med stora högupplösta bildlappar och differentierade mellan WMH-relaterad patologi och stroke.
White matter hyperintensity and stroke lesion segmentation and differentiation using convolutional neural networks