Nonlocal spatial clustering in automated brain hematoma and edema segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hematoma and edema volume are potential predictors of 30‐day mortality rate and functional outcome (degree of disability or dependence in daily activities after a stroke) for patients with intracerebral hemorrhage. The manual segmentation of hematoma and edema from computed tomography scans is common practice but a time‐consuming and labor‐intensive task. Automated segmentation is an appealing alternative, but it is challenging because of the poorly defined boundary between edema and the surrounding healthy brain tissue. There is limited literature on this problem, and we aim to help fill the gap between the theoretical development of segmentation methods and the practical need. Our framework is fully automated and requires no supervision. The method uses nonlocal regularized spatial fuzzy C‐means clustering in the initialization stage and the active contour without edges method in the refinement stage. To evaluate it, we used 30 subjects with different sizes, shapes, and locations of hematoma and edema. Compared with the manual segmentation results from two independent raters, our method performs hematoma segmentation well, with an average dice score coefficient of 0.92. Although there is a lack of ground truth in edema segmentation due to the high inter and intrarater variation, our results are comparable with manual segmentation results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».