Automatic Segmentation and Quantitative Analysis of White Matter Hyperintensities on FLAIR Images Using Trimmed-Likelihood Estimator

Wang Rui; Li Chao; Wang Jie; Wei Xiaoer; Li Yuehua; Hui Chun; Zhu Yuemin; Zhang Su

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Automatic Segmentation and Quantitative Analysis of White Matter Hyperintensities on FLAIR Images Using Trimmed-Likelihood Estimator

机译：使用修剪似然估计器对FLAIR图像上的白色物质高强度进行自动分割和定量分析

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Rationale and Objectives: Quantitative analysis of white matter hyperintensities (WMHs) on fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images provides information for disease tracking, therapeutic efficacy assessment, and cognitive science research. This study developed an automatic segmentation method to detect and quantify WMHs on FLAIR images. This study aims to assess the accuracy and reproducibility of the proposed method.

机译：原理和目的：对液体衰减倒置恢复（FLAIR）图像上的白质高信号（WMH）进行定量分析，可为疾病追踪，治疗效果评估和认知科学研究提供信息。这项研究开发了一种自动分割方法来检测和量化FLAIR图像上的WMH。这项研究旨在评估该方法的准确性和可重复性。

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来源
《Academic radiology》 |2014年第12期|共12页
作者
Wang Rui; Li Chao; Wang Jie; Wei Xiaoer; Li Yuehua; Hui Chun; Zhu Yuemin; Zhang Su;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类放射医学;
关键词
White matter hyperintensities; Gaussian mixture model; trimmed likelihood estimator; automatic segmentation;

机译：白质超强度;高斯混合模型;修剪似然估计器;自动分割;

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