I detta dokument presenterar vi en multiatlasbaserad ram för exakt, konsekvent och samtidig segmentering av en grupp målbilder. Multi-atlas-baserade segmenteringsalgoritmer beaktar samtidigt kompletterande information från flera atlaser för att ge optimala segmenteringsresultat. Exaktheten hos dessa algoritmer är dock starkt beroende av den exakta anpassningen av atlaserna till målbilden. I synnerhet kan den vanligt använda parvis registrering resultera i felaktig anpassning, särskilt mellan bilder med stora formskillnader. Dessutom, när segmentering av en grupp av målbilder, de flesta aktuella metoder anser dessa bilder oberoende utan hänsyn till deras korrelation, vilket resulterar i inkonsekventa segmenteringar av samma strukturer över olika målbilder. Vi föreslår två nya strategier för att ta itu med dessa begränsningar: 1) en ny trädbaserad gruppvis registreringsmetod för samtidig anpassning av både atlaser och målbilder, och 2) en iterativ gruppvis segmenteringsmetod för samtidig bedömning av segmenteringsinformation som sprids från alla tillgängliga bilder, inklusive atlaser och andra nysegmenterade målbilder. Utvärdering baserad på olika datauppsättningar visar att den föreslagna multi-atlas-baserade flerbildssegmenteringen (MABMIS) ger betydande förbättringar när det gäller konsekvens och noggrannhet i förhållande till metoder som inte tar hänsyn till målgruppen i ett helhetsperspektiv.
Andra anpassar sig till korrelationerna inom en grupp av målbilder genom att föreslå samtidig registrering mellan en grupp målbilder och gruppmallarna i atlasdatabasen REF.
Iterative multi-atlas-based multi-image segmentation with tree-based registration
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}