Preview

Лучевая диагностика и терапия

Расширенный поиск

АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ОЧАГОВ В БЕЛОМ ВЕЩЕСТВЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА

https://doi.org/10.22328/2079-5343-2014-3-37-42

Полный текст:

Аннотация

Количественная характеристика очагового поражения головного мозга может быть не только диагностическим критерием, но и параметром, позволяющим оценивать динамику развития различных заболеваний центральной нервной системы. Мануальная сегментация является наиболее точным методом измерения общего объема очагов, однако этот метод является время- и трудозатратным. Существуют различные методы автоматической сегментации очагов, которые различаются как используемыми алгоритмами, так и точностью получаемых результатов. В данной работе сравнивается два принципиально разных подхода к автоматической сегментации очагов на основе МРТ-изображений и оценивается возможность использования их в качестве альтернативы мануальному методу.

Об авторах

Евгений Магонов
Институт мозга человека им. Н. П. Бехтеревой Российской академии наук; Российско-финская клиника «Скандинавия»
Россия


Г. В. Катаева
Институт мозга человека им. Н. П. Бехтеревой Российской академии наук
Россия


Т. Н. Трофимова
Российско-финская клиника «Скандинавия»
Россия


Список литературы

1. Ormerod I. E. C. The role of NMR imaging in the assessment of multiple sclerosis and isolated neurological lesions / I. E. C. Ormerod, D. H. Miller, W. I. McDonald, E. P. G. H. DU Boulay, P. Rudge, B. E. Kendall, I. F. Moseley, G. Johnson, P. S. Tofts, A. M. Halliday, A. M. Bronstein, F. Scaravilli, A. E. Harding, D. Barnes, K. J. Zilkha // Brain.- 1987.- Vol. 6, № 110.- С. 1579-1616

2. Bakshi R. Predicting clinical progression in multiple sclerosis with the magnetic resonance disease severity scale / R. Bakshi, M. Neema, B. C. Healy, Z. Liptak, R. A. Betensky, G. J. Buckle, S. A.Gauthier, J. Stankiewicz, D. Meier, S. Egorova, A. Arora, Z. D. Guss, B. Glanz, S. J. Khoury, C. R. Guttmann, H. L. Weiner // Archives of neurology.- 2008.- Vol. 11, № 65.- С. 1449-1453

3. De Groot J. C. Periventricular cerebral white matter lesions predict rate of cognitive decline / J. C. De Groot, F. E. De Leeuw, M. Oudkerk, J. Van Gijn, A. Hofman, J. Jolles, M. M. Breteler // Annals of Neurology.- 2002.- С. 335-341

4. Vermeer S. E. Silent brain infarcts and white matter lesions increase stroke risk in the general population: the Rotterdam Scan Study / S. E. Vermeer, M. Hollander, E. J. van Dijk, A. Hofmann, P J. Koudstaal, M. M. Breteler // 2003.- Vol. 5, № 34.- С. 1126-1129

5. De Boer R. White matter lesion extension to automatic brain tissue segmentation on MRI / R. de Boer, H. A. Vrooman, F. van der Lijn, M. W Vernooij, M. A. Ikram, A. van der Lugt, M. M. Breteler, W J. Niessen // Neuroimage.- 2009.- Vol. 4, № 45.- С. 1151-1161

6. Alfano B. Automated segmentation and measurement of global white matter lesion volume in patients with multiple sclerosis / B. Alfano, A. Brunetti, M. Larobina, M. Quarantelli, E. Tedeschi, A. Ciarmiello, E. M. Covelli, M. Salvatore // 2000.- Vol. 6, № 12.- С. 799-807.

7. Магонов Е. П. Автоматическая сегментация МРТ-изображений головного мозга: методы и программное обеспечение / Е. П. Магонов, Т. Н. Трофимова // Лучевая диагностика и терапия.- 2012.- № 3 (2).- С. 35-40.

8. Lao Z. Q. Computer-assisted segmentation of white matter lesions in 3D MR images, using support vector machine / Z. Q. Lao, D. G. Shen, D. F. Liu, A. F. Jawad, E. R. Melhem, L. J. Launer, R. N. Bryan, C. Davatzikos // Academic Radiology.- 2008.- Vol. 3, № 15.- С. 300-313.


Для цитирования:


Магонов Е., Катаева Г.В., Трофимова Т.Н. АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ОЧАГОВ В БЕЛОМ ВЕЩЕСТВЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА. Лучевая диагностика и терапия. 2014;(3):37-42. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2014-3-37-42

For citation:


Magonov E.P., Kataeva G.V., Trofimova T.N. ORIGINAL ARTICLES AUTOMATIC WHITE MATTER BRAIN LESIONS SEGMENTATION. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2014;(3):37-42. (In Russ.) https://doi.org/10.22328/2079-5343-2014-3-37-42

Просмотров: 233


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-5343 (Print)