MRIのセグメンテーション方法を検証するための「根底にある真実」として使用する解剖学的モデルはどれですか?

私は脳を3つのクラスに分類する脳セグメンテーションタスクの研究をしています:ホワイトマター、グレーマター、CSF。私のメソッドを検証するために、私は結果とグランド真理結果を比較するダイ係数を使用しました。しかし、私は地上の真実の結果について混乱しています。 脳波サービスの真実の真実の脳が2つのモデル:ファジーモデルと離散モデル。

ファジーファントムは、各ボクセルの組織クラスの混合を指定します(例:ボクセルには90%の灰白質と10%の白質が含まれている可能性があります)。シミュレーションプロセス中に各ボクセル内の組織を記述するためにファジーファントムを使用した。

離散ファントムは、各ボクセルの中で最も大きな割合を持つティッシュタイプを指定します。離散ファントムは、シミュレーションプロセスでは使用されませんでした。しかしながら、シミュレートされたデータを基礎組織のタイプと比較する場合(例えば、ユーザが各ボクセルを1つの特定の組織タイプに分類する分類アルゴリズムを有する場合など)、このファントムを使用することができる。

They suggest that "If your method attempts to estimate the partial volume (that is, the tissue fractions in each voxel) then the fuzzy model is probably what you want. Otherwise, the discrete model will probably do..."

From that information, Which model can I used for segmentation task?

私の知る限り、離散モデルを使用しなければならないと思います。あなたはどう?

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1 答え

あなたの質問は実質的に "あなたのメソッドが部分音量を推定しようとするとファジーモデルがあなたが望むものであると思われる場合にはそれに答えるでしょう;そうでなければ離散モデルはおそらく... "

したがって、各ボクセルを白/グレー/ CSFの 1 にセグメント化する場合は、個別のボクセルを使用するのが適切なようです。

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追加された
ありがとうございました。それは私のために非常に便利です。私は離散モデルである小さな質問を1つ、頭蓋骨除去の後、我々は4つのクラス白/グレー/ CSFとGlialマター(ラベル= 8)があります。しかし、私の目標は、白物質/灰白物質/ CSFの3つのクラスだけです。グレイ・マター(ラベル= 2)とグリア・マター(ラベル= 8)をクラスとして組み合わせると本当ですか?
追加された 著者 Shuzheng,
臨床MR画像に適用されるほとんどのセグメンテーションアルゴリズムはこのクラスを含まないため、この組織を白質として、WM部分体積をCSFで治療する。 Brainwebシミュレーションの多くのユーザーはグリアの問題を無視して、灰白質、白質、CSFのみに焦点を合わせ、これらの組織を識別するファントムを使用します。しかし、この手技では、Brainweb画像の評価と臨床MRへの適用の間に重要な差異が導入される:CSFとWMとの間の部分体積のかなりの量が後者
追加された 著者 Shuzheng,
申し訳ありませんが解剖学について十分に知りません。グレーと白の両方で発生するグリア細胞があることは知っています...しかし、グリアや白から分離したものとしてグリアの物質を分節化することについて話すとき、人々が実際に分けていることはわかりません。何らかの形で灰色または白に変わります。
追加された 著者 Eric Renouf,