NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Segmentasyon, bir görüntüyü alt bölümlere ayırma işlemidir ve daha fazla analiz için anatomik veya patolojik alanları izole etmek için tıbbi görüntülere uygulanabilir. Bu işlem, görüntü işleme bilgisayar paketlerinin kullanımıyla manuel veya otomatik olarak yapılabilir. Atlas tabanlı segmentasyon, bu işlemi önceden etiketlenmiş bir şablon ve kayıt algoritması kullanarak otomatikleştirir. Parkinson hastalığı ve fokal epilepsi gibi nörolojik durumlar için model olarak kullanılabilecek bir ovine beyin atlası geliştirdik. 17 dişi Coridale ovine beyinleri 1.5T (düşük çözünürlüklü) MRI tarayıcısında in-vivo olarak görüntülendi. Düşük çözünürlüklü görüntülerin 13'ü, düşük çözünürlüklü bir şablon oluşturmak için bir şablon oluşturma algoritması kullanılarak birleştirildi. Şablon, bir atlas oluşturacak şekilde etiketlendi ve el kitabını atlas tabanlı segmentasyonlarla kalan dört düşük çözünürlüklü görüntüyle karşılaştırarak test edildi. Karşılaştırmalar, önceki segmentasyon araştırmalarında kullanılan benzerlik metrikleri şeklindeydi. Zar Benzerliği Katsayıları, 0 (üzerinde çakışma yok) ile 1 (tamamen çakışma) arasında değişen değerler içeren sekiz bağımsız, manuel ve atlas tabanlı segmentasyon arasındaki örtüşme derecesini belirlemek için kullanılmıştır. Bu 8 segmentli alanın 7'sinde 0,5-0.8'lik bir Zar Benzerliği Katsayısı elde ettik. Amigdalanın değişken konumu ve çevresindeki dokulara benzer yoğunluğu nedeniyle segmentlenmesi zordu ve bu da 0.0-0.2'lik Zar Katsayıları ile sonuçlandı. Klinik olarak ilgili sekiz bölge etiketli düşük çözünürlüklü bir ovine beyin atlası geliştirdik. Bu beyin atlası, literatürde açıklanan önceki insan atlaslarına ve gözlemleyici içi hataya kıyasla, deve beyinlerini model olarak kullanarak daha fazla araştırmaya rehberlik etmek için kullanılabilecek bir atlas sağlayarak ve halka açık erişim için çevrimiçi olarak barındırılan bir performans sergiledi.
Özgün kaynak özetini okuyun
Segmentation is the process of partitioning an image into subdivisions and can be applied to medical images to isolate anatomical or pathological areas for further analysis. This process can be done manually or automated by the use of image processing computer packages. Atlas-based segmentation automates this process by the use of a pre-labelled template and a registration algorithm. We developed an ovine brain atlas that can be used as a model for neurological conditions such as Parkinson's disease and focal epilepsy. 17 female Corriedale ovine brains were imaged in-vivo in a 1.5T (low-resolution) MRI scanner. 13 of the low-resolution images were combined using a template construction algorithm to form a low-resolution template. The template was labelled to form an atlas and tested by comparing manual with atlas-based segmentations against the remaining four low-resolution images. The comparisons were in the form of similarity metrics used in previous segmentation research. Dice Similarity Coefficients were utilised to determine the degree of overlap between eight independent, manual and atlas-based segmentations, with values ranging from 0 (no overlap) to 1 (complete overlap). For 7 of these 8 segmented areas, we achieved a Dice Similarity Coefficient of 0.5-0.8. The amygdala was difficult to segment due to its variable location and similar intensity to surrounding tissues resulting in Dice Coefficients of 0.0-0.2. We developed a low resolution ovine brain atlas with eight clinically relevant areas labelled. This brain atlas performed comparably to prior human atlases described in the literature and to intra-observer error providing an atlas that can be used to guide further research using ovine brains as a model and is hosted online for public access.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.