面向肿瘤区域的自动化肿瘤分割与脑区映射
计算机视觉与模式识别
2017-11-01 v1
摘要
磁共振成像（MRI）是用于精确检测各种病症的重要诊断工具。由于 MR 图像的高分辨率有助于更好地检测神经系统疾病，磁共振（MR）比计算机断层扫描（CT）更受青睐。由于医生工作量的增加，图形用户界面（GUI）辅助的疾病检测已变得日益有用。在这项提出的工作中，提出了一种新颖的两步 GUI 技术，用于脑肿瘤分割以及分割肿瘤的布罗德曼区域检测。使用 15 名患者的 T2 加权图像数据集来验证所提方法。患者数据包含种族、性别（男性和女性）和年龄（25-50）的差异，从而增强了所提方法的真实性。使用模糊 C 均值聚类分割肿瘤，并使用已知模板进行布罗德曼区域检测，将每个区域映射到分割的肿瘤图像。所提方法在检测肿瘤方面被证明是相当准确且鲁棒的。
引用
@article{arxiv.1710.11121,
title = {Automated Tumor Segmentation and Brain Mapping for the Tumor Area},
author = {Pranay Manocha and Snehal Bhasme and Tanvi Gupta and BK Panigrahi and Tapan K. Gandhi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.11121},
year = {2017}
}