DOI 10.1007/978-3-031-73967-5_10
P-Cunt: Подсчитать на основе стойкости гиперинтенсивность белой материи в МРТ мозга.
Аннотация
гиперинтенсивность белых веществ (WMH) является отличительной чертой цереброваскулярной болезни и множественного склероза. Автоматизированные методы сегментации WMH позволяют проводить количественный анализ путем оценки общей нагрузки на повреждения, пространственного распределения повреждений и числа повреждений (т.е. количества подключенных компонентов после установления пороговых значений), все из которых коррелируются с результатами работы пациента. Хотя эти две первые меры, как правило, можно оценить достаточно точно, число повреждений весьма чувствительно к шуму и ошибкам в сегментации, даже в тех случаях, когда небольшие подсоединенные элементы разрушаются или игнорируются. В этой статье мы представляем P-Count, алгебраический инструмент подсчета WMH, основанный на стойкой гомологии, которая позволяет точно определить топологические характеристики повреждений WM. Используя вычислительную геометрию, P-Cunt принимает во внимание стойкость подсоединенных компонентов, эффективно фильтруя шумные значения WMH, что приводит к более точному подсчету реальных повреждений. Мы проверили P-Cunt на наборе данных о продольной сегментации повреждений ISBI2015, где он дает значительно более точные результаты, чем прямой пороговый уровень.
Название и аннотация на языке оригинала
P-Count: Persistence-based Counting of White Matter Hyperintensities in Brain MRI.
White matter hyperintensities (WMH) are a hallmark of cerebrovascular disease and multiple sclerosis. Automated WMH segmentation methods enable quantitative analysis via estimation of total lesion load, spatial distribution of lesions, and number of lesions (i.e., number of connected components after thresholding), all of which are correlated with patient outcomes. While the two former measures can generally be estimated robustly, the number of lesions is highly sensitive to noise and segmentation mistakes - even when small connected components are eroded or disregarded. In this article, we present P-Count, an algebraic WMH counting tool based on persistent homology that accounts for the topological features of WM lesions in a robust manner. Using computational geometry, P-Count takes the persistence of connected components into consideration, effectively filtering out the noisy WMH positives, resulting in a more accurate count of true lesions. We validated P-Count on the ISBI2015 longitudinal lesion segmentation dataset, where it produces significantly more accurate results than direct thresholding.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.