• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Engineering in Medicine and Biology Society, 1998. Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE >Semi-automated segmentation of dual echo MR images
【24h】

Semi-automated segmentation of dual echo MR images

机译：双回波MR图像的半自动分割

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Quantitative analysis of MR images requires robust methods of segmentation. Further, it is important to be able to use standard clinical acquisition sequences to maximize the possible impact of these measures. We introduce a method of segmentation for use on conventional spin-echo MR acquisitions with two echoes. Linear combinations of proton density and T/sub 2/-weighted images enhance tissue types. These are then segmented using k-means clustering, an unsupervised classification algorithm. The segmentation occurs at two separate levels. The output of each level is combined to give a user-selected tissue type, i.e., grey matter, white matter, cerebrospinal fluid (CSF), partial volume white/grey, and partial volume CSF/grey. The segmentation is reliable and has been tested on controls as well as patients with systemic lupus erythematosus.
机译：MR图像的定量分析需要可靠的分割方法。此外，重要的是能够使用标准的临床采集序列以最大程度地提高这些措施的可能影响。我们介绍了一种用于具有两个回波的常规自旋回波MR采集的分段方法。质子密度和T / sub 2 /加权图像的线性组合增强了组织类型。然后使用无监督分类算法k-means聚类对这些分类。分割发生在两个单独的级别。组合每个级别的输出以提供用户选择的组织类型，即灰质，白质，脑脊髓液（CSF），部分体积白色/灰色和部分体积CSF /灰色。这种分割是可靠的，并且已经在对照以及系统性红斑狼疮患者中进行了测试。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号