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COMPUTER-AIDED LESION DETECTION FOR BRAIN PET IMAGES

机译:脑PET图像的计算机辅助病变检测

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摘要

We proposed a new method for the automatic detection of lesions in brain PET images based on the asymmetry across segments of the segmented PET data. Per-pixel asymmetry feature detection is experimentally compared with our per-segment approach. The proposed per-segment method is shown to produce fewer false positives in the brain PET data examples presented. Also, the algorithm is shown to provide accurate demarcation of the tumour in each plane of PET data. Therefore, this method offers potential advantages in region-of-interest (ROI) extraction for kinetic modelling and quantitative analysis.
机译:我们提出了一种新的方法,可基于分段PET数据各部分之间的不对称性自动检测脑部PET图像中的病变。逐像素不对称特征检测与我们的逐段方法进行了实验比较。所提出的每段方法在所示的大脑PET数据示例中显示出产生较少的假阳性。而且,该算法被显示为在PET数据的每个平面中提供了肿瘤的准确分界。因此,该方法在感兴趣区域(ROI)提取中为动力学建模和定量分析提供了潜在的优势。

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