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Integrated Segmentation of Brain Tumor Images for Radiotherapy and Neurosurgery

机译：用于放射治疗和神经外科的脑肿瘤图像的综合分割

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Image-based modeling of tumor growth combines methods from cancer simulation and medical imaging. In this context, we present a novel approach to adapt a healthy brain atlas to MR images of tumor patients. In order to establish correspondence between a healthy atlas and a pathologic patient image, tumor growth modeling in combination with registration algorithms is employed. In a first step, the tumor is grown in the atlas based on a new multi-scale, multi-physics model including growth simulation from the cellular level up to the biomechanical level, accounting for cell proliferation and tissue deformations. Large-scale deformations are handled with an Eulerian approach for finite element computations, which can operate directly on the image voxel mesh. Subsequently, dense correspondence between the modified atlas and patient image is established using nonrigid registration. The method offers opportunities in atlasbased segmentation of tumor-bearing brain images as well as for improved patient-specific simulation and prognosis of tumor progression.
机译：基于图像的肿瘤生长建模结合了癌症模拟和医学成像方法。在这种情况下，我们提出了一种新颖的方法来使健康的大脑图谱适应肿瘤患者的MR图像。为了建立健康图谱和病理患者图像之间的对应关系，采用了肿瘤生长建模与配准算法相结合的方法。第一步，根据新的多尺度，多物理场模型在地图集上生长肿瘤，包括从细胞水平到生物力学水平的生长模拟，考虑了细胞增殖和组织变形。大规模变形使用欧拉方法进行有限元计算，可以直接在图像体素网格上进行操作。随后，使用非刚性配准建立修改后的地图集和患者图像之间的密集对应关系。该方法为基于图集的肿瘤肿瘤脑图像分割提供了机会，也为改善患者特定的模拟和肿瘤进展的预后提供了机会。

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