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 311, pp.17-27, 2019

“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.”

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

Iterative spatial fuzzy clustering for 3D brain magnetic resonance image supervoxel segmentation
Youyong Kong, Jiasong Wu, Guanyu Yang, Yulin Zuo, Yang Chen, Huazhong Shu, Jean Louis Coatrieux Journal of Neuroscience Methods, Vol. 311, No. 1, Pages 17-27, January 2019

脳の磁気共鳴画像の処理および分析では,脳の複雑な内部構造および脳部位の体積を含む特徴を得るために,スーパーボクセルセグメンテーションが採用されているが,それらの性能は依然として不十分である.この問題に対処するために,本論文では,事前知識に基づいて脳のMRI画像からスーパーボクセルを生成するための新しいアルゴリズム,反復空間ファジークラスタリング(ISFC)を提案する.提案手法では,母集団に基づく脳のテンプレート画像から一組のシードのテンプレートを得るために,ヒトの脳の共通のトポロジーを利用する.スーパーボクセルの数を選択した後,妥当なシードを生成するために,対応するシードテンプレートを個人の脳に投影する.次に,部分体積効果の影響を処理するために,効率的な反復ファジークラスタリングアルゴリズムによって,ボクセルをシードに割り当て,MRI画像からスーパーボクセルを生成する.