АВТОМАТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ОЧАГОВ В БЕЛОМ ВЕЩЕСТВЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА
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.
Ключевые слова
очаговое поражение,
МРТ,
сегментация,
постпроцессинговая обработка,
brain lesions,
MRI,
segmentation,
postprocessing
Об авторах
Евгений Магонов
Институт мозга человека им. Н. П. Бехтеревой Российской академии наук; Российско-финская клиника «Скандинавия»
Россия
Россия
Г. В. Катаева
Институт мозга человека им. Н. П. Бехтеревой Российской академии наук
Россия
Россия
Т. Н. Трофимова
Российско-финская клиника «Скандинавия»
Россия
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.
Рецензия
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.
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.)
Просмотров:
639
Послать статью по эл. почте 