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2014, Número 3

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Rev Mex Ing Biomed 2014; 35 (3)


Algoritmo para la extracción de imágenes de resonancia magnética T1 usando transformaciones morfológicas en 3D

Mendiola-Santibañez JD, Santillán MIM, Paredes OC, Terol VIR

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 20
Paginas: 211-222
Archivo PDF: 1067.46 Kb.


RESUMEN

En este artículo se presenta una composición de transformaciones morfológicas para la extracción del cerebro en imágenes de resonancia magnética T1 (MRI T1) en 3D. La propuesta hace uso de dos transformaciones morfológicas conexas, la nivelación inferior y una familia de filtros viscosos alternados secuenciales (VASFs). Las propiedades de estos operadores- las cuales consisten en el control del proceso de reconstrucción de un marcador dentro de la imagen original-, se explotan para segmentar el cerebro de 20 volúmenes de MRI T1. Los cerebros segmentados se comparan respecto a: i) segmentaciones obtenidas a partir del algoritmo BET, el cual es popular en la comunidad científica para la segmentación del cerebro; y ii) segmentaciones manuales. Los índices calculados indican que la transformación propuesta produce buenos resultados en su desempeño. El tiempo empleado por el operador durante su ejecución es aceptable además de que la propuesta puede ser implementada en Matlab.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Mendiola-Santibañez JD, Terol-Villalobos IR, Jimenez Sanchez AR, Gallegos-Duarte M, Rodriguez-Reséndiz J, Santillán I. Application of morphological connected openings and levelings on magnetic resonance images of the brain. Int J Imaging Syst Technol, 2011; 21(4): 336- 348.

  2. Santillán I, Herrera-Navarro AM, Mendiola-Santibáñez JD, Terol-Villalobos IR. Morphological Connected Filtering on Viscous Lattices. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 2010; 36(3): 254-269.

  3. Center for Morphometric Analysis. Massachu setts General Hospital, The Internet Brain Segmentation Repository (http://www.nitrc.org/projects/ibsr), IBSR 2014.

  4. Liu JX, Chen YS, Chen LF. Accurate and robust extraction of brain regions using a deformable model based on radial basis functions. Journal of Neuroscience Methods, 2009; 183(2):255-266.

  5. Smith SM. Fast robust automated brain extraction. Hum Brain Mapp, 2002; 17(3):143-155.

  6. Hahn H, Peitgen H-O. The skull stripping problem in MRI solved by a single 3D watershed transform. In Proc MICCAI, LNCS, 2000; 1935:134-143.

  7. Beare R, Chen J, Christopher AL, Silk T, Thompson DK, Yang JYM, et al. Brain extraction using the watershed transform from markers. Frontiers in Neuroinformatics, 2013; 7(32):1-15.

  8. Dogdas B, Shattuck DW, Leahy RM. Segmentation of skull and scalp in 3-D human MRI using mathematical morphology. Hum Brain Mapp, 2005; 26(4):273-285.

  9. Sandor S, Leahy R. Surface-based labeling of cortical anatomy using a deformable database. IEEE Trans Med Imaging, 1997; 16(1):41-54.

  10. Ségonne F, Dale AM, Busa E, Glessner M, Salat D, Hahn HK, Fischl B. A hybrid approach to the skull stripping problem in MRI. NeuroImage, 2004, 22(3):1060-1075.

  11. Iglesias JE, Liu CY, Thompson PM, Tu Z. Robust Brain Extraction Across Datasets and Comparison With Publicly Available Methods. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2011; 30(9): 1617-1634.

  12. Mendiola-Santibañez JD, Gallegos-Duarte M, Arias-Estrada MO, Santillán-Méndez I, Rodríguez-Reséndiz J, Terol-Villalobos IT. Sequential application of viscous opening and lower leveling for three-dimensional brain extraction on magnetic resonance imaging t1. J. Electron. Imaging. 0001; 23(3):033010. doi: 10.1117/1.JEI. 23.3. 033010, 2014.

  13. Jaccard P. The distribution of the flora in the alpine zone. New Phytologist, 1912;11(2):37-50.

  14. Dice LR. Measures of the amount of ecologic association between species. Journal of Ecology, 1945; 26(3): 297-302.

  15. Rorden C, Brett M. Stereotaxic display of brain lesions. In Behavioural Neurology, 2000; 12(4): 191-200.

  16. Heijmans H. Morphological Image Operators. Academic Press (USA), 1994.

  17. Vincent L. Morphological grayscale reconstruction in image analysis: applications and efficient algorithms. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1993; 2(2):176-201.

  18. Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology. Theoretical Advances, vol. 2. Academic Press (San Diego), 1988.

  19. Matheron G. Random sets and integral geometry. En: John Wiley and Sons (New York),1975.

  20. Mendiola-Santibáñez JD, Terol-Villalobos IR, Herrera-Ruiz G, Fernández-Bouzas A. Morphological contrast measure and contrast enhancement: One application to the segmentation of brain MRI. Signal Processing, 2007, 87(9): 2125-2150.




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