Automated Detection of Regions of Interest for Brain Perfusion MR Images

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorAlkhimova, S. M.
dc.contributor.authorАлхімова, С. М.
dc.date.accessioned2018-11-24T12:17:07Z
dc.date.available2018-11-24T12:17:07Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenBackground. Images with abnormal brain anatomy produce problems for automatic segmentation techniques, and as a result poor ROI detection affects both quantitative measurements and visual assessment of perfusion data. Objective. This paper presents a new approach for fully automated and relatively accurate ROI detection from dynamic susceptibility contrast perfusion magnetic resonance and can therefore be applied excellently in the perfusion analysis. Methods. In the proposed approach the segmentation output is a binary mask of perfusion ROI that has zero values for air pixels, pixels that represent non-brain tissues, and cerebrospinal fluid pixels. The process of binary mask producing starts with extracting low intensity pixels by thresholding, which subsequently correspond to zero values of the mask. Optimal low-threshold value is solved by obtaining intensity pixels information from the approximate anatomical brain location. Holes filling algorithm and binary region growing algorithm are used to remove falsely detected regions and produce region of only brain tissues. Further, CSF pixels extraction is provided by thresholding of high intensity pixels from region of only brain tissues. Each time-point image of the perfusion sequence is used for adjustment of CSF pixels location. Results. The segmentation results were compared with the manual segmentation performed by experienced radiologists, considered as the reference standard for evaluation of proposed approach. On average of 120 images the segmentation results have a good agreement with the reference standard with a Dice Index of 0.9576 ± 0.013 (sensitivity and specificity are 0.9931 ± 0.0053 and 0.9730 ± 0.0111 respectively). All detected perfusion ROIs were deemed by two experienced radiologists as satisfactory enough for clinical use. Conclusions. The results show that proposed approach is suitable to be used for perfusion ROI detection from DSC head scans. Segmentation tool based on the proposed approach can be implemented as a part of any automatic brain image processing system for clinical use.uk
dc.description.abstractruПроблематика. Изображения с аномальной анатомией головы являются проблемными для автоматических методов сегментации, как результат, плохое определение на таких изображениях зон интереса влияет на количественные показатели и визуальную оценку перфузионных данных. Цель исследования. Эта статья предлагает новый подход для полностью автоматизированного и относительно точного определения зон интереса на изображениях перфузионной динамично-восприимчивой контрастной магнитно-резонансной томографии, который может быть применен в перфузионном анализе. Методика реализации. В предложенном подходе результат определения перфузионных зон интереса представляет собой бинарную маску, в которой ее нулевые значения задают на изображении положения воздуха, экстрацеребральных тканей и спинномозговой жидкости. Процесс создания бинарной маски начинается с выполнения пороговой фильтрации для пикселей низкой интенсивности, которым впоследствии будут соответствовать нулевые значения маски. Оптимальное значение порога находится путем получения информации об интенсивности пикселей в зоне приблизительного анатомического расположения мозга. Алгоритмы заполнения отверстий и выращивания бинарной области используются для обработки ошибок проведенной пороговой фильтрации и создания сегмента, который соответствует тканям мозга. В дальнейшем определяется положение на изображении спинномозговой жидкости путем проведения пороговой фильтрации пикселей высокой интенсивности в сегменте, который соответствует тканям мозга. Каждое изображение часовой серии перфузионных данных используется для уточнения расположения нулевых значений маски, которые задают положение спинномозговой жидкости. Результаты исследования. Для оценивания предложенного подхода было выполнено сравнение результатов определения перфузионных зон интереса с мануальной сегментацией, результаты которой были получены опытными радиологами и были приняты как эталонные. Определение перфузионных зон интереса предложенным подходом на 120 изображениях хорошо согласуется с эталонными данными с индексом Дайса 0,9576 ± 0,013 (чувствительность и специфичность составляют 0,9931 ± 0,0053 и 0,9730 ± 0,0111 соответственно). Результаты определения всех перфузионных зон интереса были признаны двумя опытными радиологами как достаточные для клинического применения. Выводы. Результаты исследования показывают, что предложенный подход может быть применен для определения зон интереса на изображениях перфузионной динамично-восприимчивой контрастной магнитно-резонансной томографии. Сегментация на основе предложенного подхода может быть реализована как часть любой автоматизированной системы клинического применения для обработки изображений мозга.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Зображення з аномальною анатомією голови є проблемними для автоматичних методів сегментації, як результат, погане визначення на таких зображеннях зон уваги впливає на кількісні показники та візуальну оцінку перфузійних даних. Мета дослідження. Ця стаття пропонує новий підхід для повністю автоматизованого та відносно точного визначення зон уваги на зображеннях перфузійної динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії, який може бути застосований у перфузійному аналізі. Методика реалізації. У запропонованому підході результат визначення перфузійних зон уваги являє собою бінарну маску, в якій нульові значення задають на зображенні положення повітря, екстрацеребральних тканин і спинномозкової рідини. Процес створення бінарної маски починається з проведення порогової фільтрації для пікселів низької інтенсивності, яким будуть відповідати нульові значення маски. Оптимальне значення порога знаходиться через отримання інформації щодо інтенсивності пікселів у зоні приблизного анатомічного розміщення мозку. Алгоритми заповнення отворів і вирощування бінарної ділянки використовуються для обробки помилок проведеної порогової фільтрації та створення сегмента, що відповідає тканинам мозку. Надалі визначається положення спинномозкової рідини проведенням порогової фільтрації пікселів високої інтенсивності з-поміж пікселів сегмента, що відповідає тканинам мозку. Кожне зображення часової серії перфузійних даних використовується для уточнення розміщення нульових значень маски, що задають на зображенні положення спинномозкової рідини. Результати дослідження. Для оцінки запропонованого підходу результати визначення перфузійних зон уваги були порівняні з результатами мануальної сегментації, що була виконана досвідченими радіологами і взята за еталонний стандарт. Результати визначення перфузійних зон уваги на 120 зображеннях добре узгоджуються з еталонним стандартом з індексом Дайса 0,9576 ± 0,013 (чутливість і специфічність становлять 0,9931 ± 0,0053 і 0,9730 ± 0,0111 відповідно). Результати визначення всіх перфузійних зон уваги були визнані двома досвідченими радіологами як достатні для клінічного застосування. Висновки. Результати показують, що запропонований підхід може бути застосований для виявлення зон уваги на зображеннях перфузійної динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії. Сегментація на основі запропонованого підходу може бути реалізована як частина будь-якої автоматизованої системи обробки зображень мозку клінічного застосування.uk
dc.format.pagerangeС. 14–21uk
dc.identifier.citationAlkhimova, S. M. Automated Detection of Regions of Interest for Brain Perfusion MR Images / S. M. Alkhimova // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2018. – № 5(121). – С. 14–21. – Бібліогр.: 12 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1810-0546.2018.5.146185
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/25176
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал, 2018, № 5(121)uk
dc.subjectperfusion-weighted magnetic resonance imaginguk
dc.subjectabnormal brain scansuk
dc.subjectregion of interestuk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectthresholdinguk
dc.subjectперфузійна динамічно-сприйнятлива контрастна магнітно-резонансна томографіяuk
dc.subjectзрізи з аномальною анатомією мозкуuk
dc.subjectзона увагиuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectпорогова фільтраціяuk
dc.subjectперфузионная динамично-восприимчивая контрастная магнитно-резонансная томографияuk
dc.subjectсрезы с аномальной анатомией мозгаuk
dc.subjectзона интересаuk
dc.subjectсегментацияuk
dc.subjectпороговая фильтрацияuk
dc.subject.udc004.932:616-073.756.8uk
dc.titleAutomated Detection of Regions of Interest for Brain Perfusion MR Imagesuk
dc.title.alternativeАвтоматичне визначення зон уваги на магнітно-резонансних перфузійних зображеннях мозкуuk
dc.title.alternativeАвтоматическое определение зон интереса на магнитно-резонансных перфузионных изображениях мозгаuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
4.pdf
Розмір:
661.16 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 5(121)