亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Automated brain structures segmentation from PET/CT images based on landmark-constrained dual-modality atlas registration

计算机科学 人工智能 分割 地标 地图集(解剖学) 脑图谱 正电子发射断层摄影术 图像配准 计算机视觉 模式识别(心理学) 深度学习 核医学 图像(数学) 医学 解剖
作者
Zhaofeng Chen,Tianshuang Qiu,Yang Tian,Hongbo Feng,Yanjun Zhang,Hongkai Wang
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:66 (9): 095003-095003 被引量:6
标识
DOI:10.1088/1361-6560/abf201
摘要

Abstract Automated brain structures segmentation in positron emission tomography (PET) images has been widely investigated to help brain disease diagnosis and follow-up. To relieve the burden of a manual definition of volume of interest (VOI), automated atlas-based VOI definition algorithms were developed, but these algorithms mostly adopted a global optimization strategy which may not be particularly accurate for local small structures (especially the deep brain structures). This paper presents a PET/CT-based brain VOI segmentation algorithm combining anatomical atlas, local landmarks, and dual-modality information. The method incorporates local deep brain landmarks detected by the Deep Q-Network (DQN) to constrain the atlas registration process. Dual-modality PET/CT image information is also combined to improve the registration accuracy of the extracerebral contour. We compare our algorithm with the representative brain atlas registration methods based on 86 clinical PET/CT images. The proposed algorithm obtained accurate delineation of brain VOIs with an average Dice similarity score of 0.79, an average surface distance of 0.97 mm (sub-pixel level), and a volume recovery coefficient close to 1. The main advantage of our method is that it optimizes both global-scale brain matching and local-scale small structure alignment around the key landmarks, it is fully automated and produces high-quality parcellation of the brain structures from brain PET/CT images.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
正直雍发布了新的文献求助10
3秒前
12秒前
14秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
李健的小迷弟应助DMIAN采纳,获得30
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
tszjw168完成签到 ,获得积分10
28秒前
舒适的映易完成签到,获得积分10
53秒前
我是老大应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
1分钟前
wyw完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Sherlock完成签到,获得积分10
1分钟前
去晒月亮发布了新的文献求助30
1分钟前
zommen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
1分钟前
ColinWine完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小彤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
orixero应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
blenx完成签到,获得积分10
2分钟前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
CNY完成签到 ,获得积分10
2分钟前
赘婿应助无私的香菇采纳,获得10
2分钟前
健壮的花瓣完成签到 ,获得积分10
2分钟前
称心的海蓝完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
酷酷幻灵完成签到 ,获得积分10
3分钟前
恻隐发布了新的文献求助10
3分钟前
星辰大海应助正直雍采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Hello应助恻隐采纳,获得10
3分钟前
正直雍发布了新的文献求助10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
kd1412应助正直雍采纳,获得30
3分钟前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 1000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 310
宽量程高线性度柔性压力传感器的逆向设计 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3980873
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3524650
关于积分的说明 11222252
捐赠科研通 3262110
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1801072
邀请新用户注册赠送积分活动 879591
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 807429