Вплив методів попередньої обробки МРТ зображень на результати сегментації мозку
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Видавнича група «Наукові перспективи»
Анотація
Сегментація головного мозку на T2*-зважених перфузійних зображеннях динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії є першим та важливим етапом для кількісного аналізу гемодинаміки, особливо при діагностиці та моніторингу пухлин. Однак, точність автоматичної сегментації часто знижується через артефакти інтенсивності, варіабельність параметрів сканування між різними дослідженнями і томографами та низьку контрастність на межі патологічних уражень. Метою даного дослідження було підвищення точності автоматичної сегментації мозку на перфузійних зображеннях засобами глибокого навчання через застосування методів попередньої обробки, спрямованих на корекцію інтенсивностей пікселів зображень. Для експериментів використовувався набір даних МРТ-зображень пацієнтів з мультиформною гліобластомою з публічного архіву TCGA. Було досліджено вісім методів попередньої обробки: базове масштабування Мін-Макс, корекція неоднорідності поля N4ITK, зіставлення гістограм, гамма-корекція, адаптивне вирівнювання гістограми з обмеженням контрасту, стандартизація за білою речовиною, нормалізація за методом Nyul та масштабування за перцентилями. Сегментація виконувалася за допомогою архітектури, що поєднує U-Net та ResNet. Якість оцінювалася за шістьма поширеними показниками якості сегментації, включаючи коефіцієнт Дайса та індекс Жаккара. Результати продемонстрували, що всі застосовані методи попередньої обробки покращили якість сегментації. Найкращі значення коефіцієнта Дайса (0.9792), індексу Жаккара (0.9595) та загальної точності (0.9899) були досягнуті при використанні масштабування за перцентилями. Метод зіставлення гістограм забезпечив найвищу точність позитивних передбачень (0.9811) та специфічність (0.9947). Отримані дані свідчать, що попередня обробка за рахунок корекції інтенсивностей пікселів істотно підвищує ефективність сегментації мозку на перфузійних МРТ-зображеннях.
Опис
Ключові слова
корекція інтенсивності, попередня обробка медичних зображень, сегментація мозку, глибоке навчання, перфузійна магнітнорезонансна томографія, intensity correction, medical image preprocessing, brain segmentation, deep learning, perfusion magnetic resonance imaging
Бібліографічний опис
Алхімова, С. М. Вплив методів попередньої обробки МРТ зображень на результати сегментації мозку / Алхімова С. М., Лісніченко А. П. // Наука і техніка сьогодні. - 2025. - № 6 (47). - С. 966–979.