一种用于多发性硬化全脑与病灶同步分割的对比度自适应方法
图像与视频处理
2020-11-26 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
定量方法
摘要
在此我们提出一种从多发性硬化患者的多对比度脑部MRI扫描中同步分割白质病灶与正常外观神经解剖结构的方法。该方法将一个针对白质病灶的新模型集成进先前已验证的全脑分割生成模型中。通过对解剖结构的形状及其在MRI中的外观使用独立模型，该算法能够适应不同扫描仪与成像协议获取的数据而无需重新训练。我们使用四个不同数据集验证该方法，在同步分割数十个其他脑结构的同时显示出白质病灶分割的稳健性能。我们进一步证明该对比度自适应方法也可安全地应用于健康对照者的MRI扫描，并复现了先前文献记载的MS深部灰质结构萎缩模式。该算法作为开源神经影像软件包FreeSurfer的一部分公开可用。
引用
@article{arxiv.2005.05135,
title = {A Contrast-Adaptive Method for Simultaneous Whole-Brain and Lesion Segmentation in Multiple Sclerosis},
author = {Stefano Cerri and Oula Puonti and Dominik S. Meier and Jens Wuerfel and Mark Mühlau and Hartwig R. Siebner and Koen Van Leemput},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05135},
year = {2020}
}