Comparison of vessel enhancement algorithms applied to time‐of‐flight MRA images for cerebrovascular segmentation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Vessel enhancement algorithms are often used as a preprocessing step for vessel segmentation in medical images to improve the overall segmentation accuracy. Each algorithm uses different characteristics to enhance vessels, such that the most suitable algorithm may vary for different applications. This paper presents a comparative analysis of the accuracy gains in vessel segmentation generated by the use of nine vessel enhancement algorithms: Multiscale vesselness using the formulas described by Erdt (MSE), Frangi (MSF), and Sato (MSS), optimally oriented flux (OOF), ranking orientations responses path operator (RORPO), the regularized Perona-Malik approach (RPM), vessel enhanced diffusion (VED), hybrid diffusion with continuous switch (HDCS), and the white top hat algorithm (WTH). METHODS: The filters were evaluated and compared based on time-of-flight MRA datasets and corresponding manual segmentations from 5 healthy subjects and 10 patients with an arteriovenous malformation. Additionally, five synthetic angiographic datasets with corresponding ground truth segmentation were generated with three different noise levels (low, medium, and high) and also used for comparison. The parameters for each algorithm and subsequent segmentation were optimized using leave-one-out cross evaluation. The Dice coefficient, Matthews correlation coefficient, area under the ROC curve, number of connected components, and true positives were used for comparison. RESULTS: The results of this study suggest that vessel enhancement algorithms do not always lead to more accurate segmentation results compared to segmenting nonenhanced images directly. Multiscale vesselness algorithms, such as MSE, MSF, and MSS proved to be robust to noise, while diffusion-based filters, such as RPM, VED, and HDCS ranked in the top of the list in scenarios with medium or no noise. Filters that assume tubular-shapes, such as MSE, MSF, MSS, OOF, RORPO, and VED show a decrease in accuracy when considering patients with an AVM, because vessels may vary from its tubular-shape in this case. CONCLUSIONS: Vessel enhancement algorithms can help to improve the accuracy of the segmentation of the vascular system. However, their contribution to accuracy has to be evaluated as it depends on the specific applications, and in some cases it can lead to a reduction of the overall accuracy. No specific filter was suitable for all tested scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».