Brain Tissue Classification with Automated Generation of Training Data Improved by Deformable Registration

• Název česky: Klasifikace mozkových tkání s automatickým generováním trénovacích dat vylepšeným pružnou registrací
• Autoři: SCHWARZ Daniel; KAŠPÁREK Tomáš
• Rok publikování: 2007
• Druh: Článek ve sborníku
• Konference: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
• Fakulta / Pracoviště MU: Lékařská fakulta
• Obor: Využití počítačů, robotika a její aplikace
• Klíčová slova: image analysis;image registration;MRI;computational neuroanatomy;brain tissue classification;atlas-based segmentation
• Popis: Metody klasifikace tkání hrají důležitou roli ve výpočetní neuroanatomii, zvláště pak automatické volumetrii na základě oblastí zájmu. Dobře známý a velmi jednoduchý klasifikátro k-NN je zde použit bez nutnosti uživatelského vstupu ve fázi trénování. Klasifikátor je natrénováns využitím tkáňových pravděpodobnostních map. Studován je vliv rozlícování mezi obrazy a mapami na efektivitu klasifikátoru. Pro slícování je využita pružná registrace. Efektivita je vyhodnocena na simulových datech ze Simulated Brain Database.

Související projekty

• Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS
• Nelineární multimodální registrace pro automatickou morfometrii obrazů mozku z MRI založenou na anatomicky omezených prostorových deformacích