利用 FLAIR 图像中的高信号区进行多发性硬化病灶增强与白质区域估计
计算机视觉与模式识别
2018-07-26 v1
摘要
多发性硬化（MS）是一种脱髓鞘疾病，影响全球超过 200 万人。帮助其诊断和随访最常用的成像技术是磁共振成像（MRI）。液体衰减反转恢复（FLAIR）图像通常在 MS 背景下采集，因为病灶在该特定图像权重中常表现为高信号，使医生更容易识别它们。尽管病灶具有明亮强度分布，但其可能与白质（WM）和灰质（GM）组织重叠，导致难以准确分割。为此，我们提出一种病灶增强技术，调暗 WM 和 GM 区域并突出高信号区，使其比其他组织更可区分。我们将该技术应用于 ISBI 2015 MS 病灶分割挑战赛，并取 FLAIR 与增强图像上 MS 病灶、WM 和 GM 的平均灰度强度。FLAIR 中病灶强度分布平均比白质和灰质分别亮 25% 和 19%；相较之下，我们增强图像中相同分布平均亮 444% 和 264%。这些结果意味着这三个聚类间强度区分的显著改善，可能既有助于专家也有助于自动化技术。此外，我们方案的一个副产品是，该增强可用于自动估计涵盖 WM 和 MS 病灶的掩膜，这可能有助于脑组织结构体积评估并在未来工作中提高 MS 病灶分割精度。
引用
@article{arxiv.1807.09619,
title = {Multiple sclerosis lesion enhancement and white matter region estimation using hyperintensities in FLAIR images},
author = {Paulo G. L. Freire and Ricardo J. Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.09619},
year = {2018}
}