Statistical normalization techniques for magnetic resonance imaging
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
While computed tomography and other imaging techniques are measured in absolute units with physical meaning, magnetic resonance images are expressed in arbitrary units that are difficult to interpret and differ between study visits and subjects. Much work in the image processing literature on intensity normalization has focused on histogram matching and other histogram mapping techniques, with little emphasis on normalizing images to have biologically interpretable units. Furthermore, there are no formalized principles or goals for the crucial comparability of image intensities within and across subjects. To address this, we propose a set of criteria necessary for the normalization of images. We further propose simple and robust biologically motivated normalization techniques for multisequence brain imaging that have the same interpretation across acquisitions and satisfy the proposed criteria. We compare the performance of different normalization methods in thousands of images of patients with Alzheimer's disease, hundreds of patients with multiple sclerosis, and hundreds of healthy subjects obtained in several different studies at dozens of imaging centers.
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La notice
- Revue
- NeuroImage Clinical
- Thématique
- Medical Image Segmentation Techniques
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Commonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringUniversity of California, Los AngelesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthServierEisaiNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaSynarcAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsMedpaceBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNational Institute of Mental HealthNovartis Pharmaceuticals CorporationF. Hoffmann-La RocheAlzheimer's Drug Discovery FoundationFoundation for the National Institutes of Health
- Mots-clés
- Normalization (sociology)Spatial normalizationArtificial intelligenceHistogramComputer scienceMagnetic resonance imagingPattern recognition (psychology)Functional magnetic resonance imagingHistogram matchingNeuroimagingImage processingComputer visionMedicineImage (mathematics)PsychologyRadiologyVoxelNeuroscience
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui