从 MRI 中独特识别多发性硬化白 matter 病灶
图像与视频处理
2024-10-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
独特识别多发性硬化（MS）白 matter 病灶（WML）对于帮助表征 MS 进展至关重要。WML 通常从磁共挍成像（MRI）中识别，但所得的总病灶负荷与 EDSS 关联不强；相反，平均唯一病灶体积已被证实与 EDSS 相关。我们的做法基于 prior work，通过在病灶概率图上计算 Hessian 矩阵后，使用 random walker 算法来估计每个唯一病灶的体积。合成图像表明我们能够准确计数图像中存在的病灶数量。我们的要点是：1）该方法正确识别了所有病灶，包括以前方法遗漏的许多病灶；2）我们能够更好地分离混合病灶；3）我们能够准确捕获给定概率图中 WML 的总体积。本工作将允许从脑部 MRI 中的 WML 计算出更多有意义的统计数据。
引用
@article{arxiv.2410.09639,
title = {Unique MS Lesion Identification from MRI},
author = {Carlos A. Rivas and Jinwei Zhang and Shuwen Wei and Samuel W. Remedios and Aaron Carass and Jerry L. Prince},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09639},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 5 figures, submitted to SPIE medical imaging conference