On cerebrospinal fluid segmentation from CT brain scans using interactive graph cuts

• Autorzy: Węgliński T. , Fabijańska A.

Warianty tytułu

PL

Interaktywna segmentacja płynu mózgowo-rdzeniowego z obrazów tomograficznych mózgu z wykorzystaniem technik grafowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Inaccuracy of the manual assessment of brain diseases forces medicine to look for a new solutions. The key factor in the diagnosis of many brain lesions is an accumulation, volume and pressure of the cerebrospinal fluid (CSF) in ventricles and cavities of the brain. In this paper, the problem of segmentation of the CSF is regarded. Specifically, the min-cut/max-flow algorithm is investigated and applied to several CT scans. The results reveals that this approach may provide a basis for further quantitative analysis of brain lesions.

PL

Niedoskonałość manualnych metod diagnostycznych w ocenie zmian chorobowych w obszarze mózgu sprawia, że współczesna medycyna poszukuje nowych rozwiązań. Jednym z kluczowych wskaźników postępu choroby jest nagromadzenie, objętość i ciśnienie płynu mózgowo-rdzeniowego (PMR). Artykuł rozważa problem segmentacji PMR z obrazów tomograficznych. Prezentowane podejście bazuje na interaktywnym algorytmie segmentacji opartym na grafach, którego skuteczność daje podstawy do późniejszej, wiarygodnej analizy ilościowej danego schorzenia.

Słowa kluczowe

EN

graph cuts; image segmentation; brain; cerebrospinal fluid; hydrocephalus

PL

graf; segmentacja; mózg; PMR; wodogłowie

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 4b
• Strony: 7--9
• Opis fizyczny: Bibliogr.11 poz., rys.

Twórcy

autor

Węgliński T.

autor

Fabijańska A.

• Lodz University of Technology, Faculty of Electrical, Electronic, Computer and Control Engineering,

Bibliografia

• [I] Boykov Y., Jolly M.P.: Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images. Proceedings of International Conference on Computer Vision 1/2001, pp. 105-112.
• [2] Boykov Y., Kolmogorov V.: An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26/2004, pp. 1124-1137.
• [3] Kobashi S., Takae T., Hata Y., Kitamura Y.T., Yanagida T., Ishikawa 0., Ishikawa M.: Automated segmentation of the cerebrospinal fluid and the lateral ven-tricles from human brain MR images. Annual Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society NAFIPS 4/2001, pp. 1961-1966.
• [4] Liu J., Huang S., Nowinski W.L.: Automatic segmentation of the human brain ven-tricles from MR images by knowledge-based region growing and trimming. Neuro-informatics 7/2009, pp. 131-146.
• [5] Luo F., Evans J. W., Linney N.C., Schmidt M.H., Gregson P.H.: Wavelet-based image registration and segmentation framework for the quantitative evaluation of hydrocephalus. Journal of Biomedical Imaging 2010/2010, pp. 1-12.
• [6] Rullimann U.E., Joyce E.M., Rio D., Eckardt M.J.: Fully automated segmentation of cerebrospinal fluid in computed tomography. Psychiatry Research: Neuroimaging 50/1993, pp. 101-119.
• [7] Seehusen D.A., Reeves M.M., Fomin D.A.: Cerebrospinal fluid analysis. Am Fam Physician 68/2003, pp. 1103-1108.
• [8] Węgliński T., Fabijańska A.: Image segmentation algorithms for diagnosis support of hydrocephalus in children. Kwartalnik AGH "Automatyka" 15/2011, pp. 309-320.
• [9] Węglinski T., Fabijańska A.: The concept of image processing algorithms for assessment and diagnosis of hydrocephalus in children. Prace lnstytutu Elektrotechniki 251/2011, pp. 156- 177.
• [10] Zakrzewski K.: Wodogłowie i inne zaburzenia krążenia płynu mózgowo­rdzeniowego u dzieci. Czelej, Lublin 2007.
• [11] http://fiji.sc/wiki/index.php/Graph_Cut