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Automatic detection and segmentation of evolving processes in 3D medical images: Application to multiple sclerosis

机译:3D医学图像中不断变化过程的自动检测与分割:多发性硬化的应用

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摘要

Physicians often perform diagnoses based on the evolution of lesions, tumors or anatomical structures through time. The objective of this report is to automatically detect regions with apparent local volume variation with a vector field operator applied to the local displacement field obtained after a non-rigid registration between successive temporal images. In studying the information of apparent shrinking areas in the direct and reverse displacement fields between images, we are able to segment evolving lesions. Then we propose a method to segment lesions in a whole temporal series of images. In this report we apply this approach to the automatic detection and segmentation of multiple sclerosis lesions in time series of MRI images of the brain.
机译:医生常常通过时间的损伤,肿瘤或解剖结构的演变进行诊断。本报告的目的是自动检测具有明显局部体积变化的区域,其中矢量场运算符应用于在连续的时间图像之间非刚性登记之后获得的局部位移场。在研究图像之间直接和逆向位移场中表观收缩区域的信息,我们能够分段出现的病变。然后,我们提出了一种在整个时间系列图像中分段病变的方法。在本报告中,我们将这种方法应用于大脑MRI图像的时间序列中多发性硬化病变的自动检测和分段。

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