Heuristically improved Bayesian segmentation of brain MR images

One of the major tasks or even the most prevalent task in medical imageprocessing is image segmentation. Among them, brain MR images sufferfrom some difficulties such as intensity inhomogeneity of tissues, partialvolume effect, noise and some other imaging artifacts and so their segmentation is more challenging. Therefore, brain MRI segmentationbased on just gray values is prone to error. Hence involving problem specific heuristics and expert knowledge in designing segmentation algorithms seems to be useful. A two-phase segmentation algorithm basedon Bayesian method is proposed in this paper. The Bayesian part uses thegray value in segmenting images and the segmented image is used as theinput to the second phase to improve the misclassified pixels especially inborders between tissues. Similarity index is used to compare our algorithmwith the well known method of Ashburner which has been implemented inStatistical Parametric Mapping (SPM) package. Brainweb as a simulatedbrain MRI dataset is used in evaluating the proposed algorithm. Resultsshow that our algorithm performs well in comparison with the one implemented in SPM. It can be concluded that incorporating expert knowledge and problem specific heuristics improve segmentation result.The major advantage of proposed method is that one can update theknowledge base and incorporate new information into segmentationprocess by adding new rules.Keywords: Magnetic Resonance Imaging (MRI); Segmentation; Bayesianclassifier; Heuristic

Temel Biyomekanik

Biyomekanik, vücudun statik ve dinamik tüm süreçlerini multidisipliner bir yaklaşımla inceleyen, mühendislik bilim dalıdır. Nöroşirürjiyenler, ortopedistler, omurga cerrahları, fizik tedavi uzmanları, spor hekimleri, fizyoterapistler gibi birçok hekim ve sağlık profesyoneli tarafından biyomekaniğin temel düzeyde bilinmesi, ilgilendikleri konunun fizyolojik ve patolojik süreçlerinin tanımlanmasında ve uygun tedavinin planlanmasında önemlidir. Temel eğitimlerinde genelde yoğun matematik ve fizik eğitimi bulunmayan hekimler ve sağlık profesyonellerinin biyomekanik gibi yoğun fizik ve matematik bilgisi gerektiren bir bilim dalı hakkında yeteri kadar bilgi sahibi olmaları mevcut kaynaklar ile çok zor olabilmektedir. Diğer taraftan, mühendislik temel eğitimi (yoğun fizik ve matematik bilgisi içerirken,) biyomekanik bilim dalının biyolojik temellerini çoğu zaman tam anlamıyla kapsayamamaktadır. Bu eser, orijinal dilinde basılmış ön sözünde de belirtildiği üzere, mühendislik ve tıp gibi farklı disiplinlerden beslenen biyomekanik bilim dalının, her iki disiplinle ilgili kişilere temel kaynak olabilmesi amacıyla hazırlanmıştır. Bu eser, New York Üniversitesi, Eklem Hastalıkları Ortopedi Enstitüsü ile New York Üniversitesi, Sanat ve Bilim Yüksekokulu Ergonomik ve Biyomekanik bölümünün ortak çabası ile ortaya konmuştur. Eser orijinal dili olan İngilizceden Yunanca, Japonca ve İtalyanca ‘ya çevrilmiştir

Advanced Computational Approaches to Biomedical Engineering

XII, 217 p. 100 illus., 76 illus. in color.onlin