MRI tissue segmentation incorporating a bias field modulated smoothness prior
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines a refinement to probabilistic intensity based tissue segmentation methods, which makes use of knowledge derived from an MRI bias field estimate. Intensity based labeling techniques have employed local smoothness priors to reduce voxel level tissue labeling errors, by making use of the assumption that, within uniform regions of tissue, a voxel should be highly likely to have a similar tissue assignment to its neighbors. Increasing the size of this neighborhood provides more robustness to noise, but reduces the ability to describe small structures. However, when intensity bias due to RF field inhomogeneity is present within the MRI data, local contrast to noise may vary across the image. We therefore propose an approach to refining the labeling by making use of the bias field estimate, to adapt the neighborhood size applied to reduce local labeling errors. We explore the use of a radially symmetric Gaussian weighted neighborhood, and the use of the mean and median of the adapted region probabilities, to refine local probabilistic labeling. The approach is evaluated using the Montreal brainweb MRI simulator as a gold standard providing known gray, white and CSF tissue segmentation. These results show that the method is capable of improving the local tissue labeling in areas most influenced by inhomogeneity. The method appears most promising in its application to regional tissue volume analysis or higher field MRI data where bias field inhomogeneity can be significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».