3D脳磁気共鳴画像スーパーボクセルセグメンテーションのための反復空間ファジークラスタリング

Iterative spatial fuzzy clustering for 3D brain magnetic resonance image supervoxel segmentation
Kong Y, Wu J, Yang G, Zuo Y, Chen Y, Shu H, Coatrieux JL. Journal of Neuroscience Methods “脳の磁気共鳴画像(MRI)の処理と分析にはスーパーボクセルセグメンテーション法が採用されている.しかし,複雑な形状の内部構造や部分体積効果を含む,脳の特定の機能により,その性能は依然として不十分である.
これらの問題に対処するために,既存の知識に基づいて脳MRIボリュームの3Dスーパーボクセルを生成するための新しい反復空間ファジークラスタリング(ISFC)アルゴリズムを紹介する.このアルゴリズムでは,人口ベースの脳テンプレートMRI画像からシードテンプレートのセットを取得するために,人間の脳に共通のトポロジを利用する.スーパーボクセルの数を選択した後,信頼できるシードを生成するために,対応するシードテンプレートが考慮対象の個々の脳に投影される.次に,部分体積効果の影響に対処するために,ボクセルをシードに割り当て,脳MRIボリューム全体のスーパーボクセルを生成するための効率的な反復空間ファジークラスタリングアルゴリズムを提案する.
提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを,広く使用されている2つの一般的な脳MRIデータセットで評価し,他の3つの最新の方法と比較した.
提案されたアルゴリズムは,組織のセグメンテーション,腫瘍の検出とセグメンテーション,機能的な分割と登録など,いくつかの脳のMRI処理と分析に利用することができる.” Fuzzy clustering, Human brain, Magnetic resonance image, Prior knowledge, Supervoxel segmentation