Accurate segmentation of brain images into 34 structures combining a non-stationary adaptive statistical atlas and a multi-atlas with applications to Alzheimer's disease.
Accurate segmentation of brain images into 34 structures combining a non-stationary adaptive statistical atlas and a multi-atlas with applications to Alzheimer's disease.
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将大脑图像精确分割为 34 个结构，结合非平稳自适应统计图集和多图集，并应用于阿尔茨海默病。
DOI：
10.1109/isbi.2013.6556696
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
AIBL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan,Zhennan;Zhang,Shaoting;Liu,Xiaofeng;Metaxas,DimitrisN;Montillo,Albert;AIBL
由于受试者之间的差异和脑解剖的复杂几何形状，准确分割整个病变大脑的磁共振图像中的30多个皮质下结构是具有挑战性的。然而，一种临床上可行的解决方案可以产生精确的结构分割，从而能够：1)准确、客观地测量结构体积，其中许多与阿尔茨海默病等疾病有关；2)治疗监测和3)药物开发。我们的贡献是双重的。首先，我们构造了一种扩展的自适应统计图谱方法(EASA)，它使用非平稳松弛因子而不是全局松弛因子。这允许对适应性进行更精细的控制，允许同时分割34个结构，而不是像[13]中那样只分割4个。其次，我们使用加权多数投票(WMV)标签融合多图谱方法的输出作为混合WMV-EASA方法的EASA的输入。我们在公共IBSR数据库中的18名健康受试者和AIBL数据库中的9名阿尔茨海默病受试者上对我们提出的方法进行了评估。EASA在健康大脑上的准确性被证明是健康大脑的一小部分，而我们的混合WMV-EASA明显提高了对整个患病大脑结构的分割精度。
Accurate segmentation of the 30+ subcortical structures in MR images of whole diseased brains is challenging due to inter-subject variability and complex geometry of brain anatomy. However a clinically viable solution yielding precise segmentation of the structures would enable: 1) accurate, objective measurement of structure volumes many of which are associated with diseases such as Alzheimer's, 2) therapy monitoring and 3) drug development. Our contributions are two-fold. First we construct an extended adaptive statistical atlas method (EASA) to use a non-stationary relaxation factor rather than a global one. This permits finer control over adaptivity allowing 34 structures to be simultaneously segmented rather than just 4 as in [13]. Second we use the output of a weighted majority voting (WMV) label fusion multi-atlas method as the input to EASA in a hybrid WMV-EASA approach. We assess our proposed approaches on 18 healthy subjects in the public IBSR database and on 9 subjects with Alzheimer's disease in the AIBL database. EASA is shown to produce state-of-the-art accuracy on healthy brains in a fraction of the time of comparable methods, while our hybrid WMV-EASA visibly improves segmentation accuracy for structures throughout the diseased brains.
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