步骤:相似度和真理评估传播分割海马分割和大脑parcelation及其应用
- PMID:23510558
- DOI:10.1016 / j.media.2013.02.006
步骤:相似度和真理评估传播分割海马分割和大脑parcelation及其应用
文摘
感兴趣的解剖结构的分割是医学成像定量分析的关键。基于几个自动化multi-atlas分割传播方法,利用手工描绘从多个模板出现有前途。然而,高水平的准确性和可靠性需要在诊断或在临床试验中使用。我们提出一个新的本地排名策略模板选择基于本地正常化的互相关(LNCC)和经典的扩展主要由Warfield et al .(2004)算法,我们所说的步骤相似和传播真理估计进行分割。它解决了当地和全球的著名问题图像匹配和性能评估中引入的偏见由于结构尺寸。我们评估了海马分割方法使用分析交叉验证与优化模型参数;步骤实现平均骰子得分0.925相比,手动分割。这是更好的分割精度相比其他先进的融合技术。此外,由于解剖规模越细,步骤也获得更准确的分割,即使只使用三分之一的模板,减少大型模板数据库的依赖。使用的一个子集的阿尔茨海默病的神经影像学(ADNI)从不同的核磁共振扫描成像系统和协议,步骤产生同样准确分割(骰子= 0.903)。 A cross-sectional and longitudinal hippocampal volumetric study was performed on the ADNI database. Mean±SD hippocampal volume (mm(3)) was 5195 ± 656 for controls; 4786 ± 781 for MCI; and 4427 ± 903 for Alzheimer's disease patients and hippocampal atrophy rates (%/year) of 1.09 ± 3.0, 2.74 ± 3.5 and 4.04 ± 3.6 respectively. Statistically significant (p<10(-3)) differences were found between disease groups for both hippocampal volume and volume change rates. Finally, STEPS was also applied in a multi-label segmentation propagation scenario using a leave-one-out cross validation, in order to parcellate 83 separate structures of the brain. Comparisons of STEPS with state-of-the-art multi-label fusion algorithms showed statistically significant segmentation accuracy improvements (p<10(-4)) in several key structures.
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