【24h】

WMH Segmentation Challenge: A Texture-Based Classification Approach

机译:WMH细分挑战:基于纹理的分类方法

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摘要

This Grand Challenge at MICCAI 2017 aims to directly compare methods for the automatic segmentation of White Matter Hyperin-tensities (WMH) of presumed vascular origin. Our method automatically segment WMH by using texture-based classification of pixels within the brain white matter. It uses no a priori information about the WMH size, contrast or location. The main goal is to compute the probability of each pixel being normal or WMH tissue, by generating a probability map. Based on this probability map, we can automatically segment the WMHs.
机译:这次在MICCAI 2017上的重大挑战旨在直接比较假定血管来源的白色物质高蛋白(WMH)的自动分割方法。我们的方法通过使用脑白质内像素的基于纹理的分类来自动分割WMH。它不使用有关WMH大小,对比度或位置的先验信息。主要目标是通过生成概率图来计算每个像素为正常或WMH组织的概率。基于此概率图,我们可以自动对WMH进行细分。

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