Виділення патологічних структур на зображеннях магнітно-резонансної томографії мозку людини

Abstract

Робота присвячена порівнянню ефективності сучасних алгоритмів сегментації МРзображень мозку людини. Точність існуючих методів автоматичної обробки зображень не досліджена всебічно. Традиційно ділянки мозку сегментуються вручну, і ручна сегментація вважається золотим стандартним підходом навіть сьогодні. Однак цей простий метод є суб’єктивним та надзвичайно трудомістким, а отже, нездійсненним для великих наборів даних МРТ. Для подолання цих обмежень було запропоновано кілька автоматизованих засобів сегментації, включаючи широко використовувані некомерційні метод Freesurfer та набуваючий популярності, розроблений в Кореї, Inbrain.

The work is devoted to the comparison of the efficiency of modern algorithms for segmentation of MR images of the human brain. The accuracy of existing methods of automatic image processing has not been thoroughly studied. Traditionally, areas of the brain are segmented manually, and manual segmentation is considered the gold standard approach even today. However, this simple method is subjective and extremely time consuming, and therefore not feasible for large MRI datasets. To overcome these limitations, several automated segmentation tools have been proposed, including the widely used nonprofit Freesurfer method and the popular Korean-developed Inbrain.