28 research outputs found
Eine effiziente Inflationsmethode zur Segmentierung von medizinischen 3D Bildern
The diagnosis of certain spine pathologies, such as scoliosis, spondylolisthesis
and vertebral fractures, are part of the daily clinical routine. Very
frequently, MRI data are used to diagnose these kinds of pathologies in
order to avoid exposing patients to harmful radiation, like X-ray.
Developing a segmentation system for an array of vertebrae is complex,
so the method was first tested on brain tumors of types glioblastoma
multiforme and pituitary adenoma. A small triangular surface mesh at
the approximate center of the tumor is inflated towards the boundary
using balloon force, keeping it approximately star-shaped. The boundary
is implicitly binarized by the inflation rules, based on the minimum and
maximum intensity from the initialization step. After the segmentation is
finished, the tumor volume is calculated.
The spine segmentation system uses a bottom-up approach for detecting
vertebral bodies based on just one manual initialization. A subdivision
surface hierarchy is introduced as an efficient global-to-local smoothness
constraint, which can be thought of as an internal force. Together with
intensities, low-high (LH) values were initially used to ease boundary
finding, but the boundary estimation evolved into a multi-feature combiner.
The final system utilizes a Viola-Jones detector to determine centers
and approximate sizes of vertebral bodies. This gives the user a chance
to manually correct detections, enables parallel feature calculation and
segmentation, and is a basis for reliable diagnosis established at the end.
The system was evaluated on 26 lumbar datasets containing 234 reference
vertebrae. Vertebra detection has 7.1% false negatives and 1.3% false
positives. The average Dice coefficient to manual reference is 79.3% and
mean distance error is 1.77 mm. No severe case of the three addressed
illnesses was missed, and false alarms occurred rarely â 0% for scoliosis,
3.9% for spondylolisthesis and 2.6% for vertebral fractures.
The main advantages of this system are high speed, robust handling
of a large variety of routine clinical images, and simple and minimal user
interaction.Die Diagnose von bestimmten WirbelsÀulenerkrankungen, wie z.B. Skoliose,
Spondylolisthesis oder WirbelbrĂŒche, sind Teil des Klinikalltags. HĂ€ufig
werden zur Diagnose dieser Art von Erkrankungen MRT-Daten benutzt,
um zu vermeiden, dass Patienten schÀdlicher Strahlung, wie z.B. Röntgenstrahlung,
ausgesetzt werden.
Die Entwicklung eines Segmentierungssystems fĂŒr eine Reihe von Wirbeln
ist komplex. Deshalb wurde die Methode zuerst fĂŒr zwei Typen von
Gehirntumoren, Glioblastoma multiforme und Hypophysenadenom, getestet.
Ein kleines Dreiecksnetz wird am ungefÀhren Zentrum des Tumors
durch Ballon-Forces expandiert, wobei seine Struktur nÀherungsweise sternförmig
gehalten wird. Der Datensatz wird durch diese KrÀfte basierend
auf den Minimum- und MaximumintensitÀten beim Initialisierungsschritt
implizit in ein inneres und ein Ă€uĂeres Segment unterteilt. Nachdem die
Segmentierung abgeschlossen ist, wird das Volumen des Tumors berechnet.
Das Segmentierungssystem fĂŒr die WirbelsĂ€ule benutzt einen âBottumupâ-
Ansatz zur Erkennung der Wirbel, der auf nur einer manuellen Initialisierung
basiert. Als effiziente global-zu-lokal GlÀttungsbedingung
wurde eine OberflĂ€chenunterteilungshierarchie eingefĂŒhrt, die man sich
als interne Kraft vorstellen kann. Zu Beginn wurden IntensitÀtswerte zusammen
mit âlow-highâ-Werten verwendet um die Ermittlung von Kanten
zu erleichtern. Aber der KantenschÀtzer entwickelte sich hin zu einem
Multimerkmalsansatz.
Das endgĂŒltige System benutzt einen Viola-Jones-Detektor um das Zentrum
und die ungefĂ€hre GröĂe von Wirbeln zu bestimmen. Dieser Ansatz
gibt dem Nutzer die Möglichkeit die Erkennung manuell zu korrigieren
und ermöglicht eine parallele Berechnung der Merkmale und Segmentierung
und stellt eine Basis fĂŒr eine zuverlĂ€ssige Diagnose dar.
Das System wurde an 26 lumbalen DatensÀtzen evaluiert, welche 234
Referenzwirbel beinhalteten. Die Wirbelerkennung hat 7.1% âfalse positivesâ
und 1.3% âfalse negativesâ. Der durchschnittliche Dice-Koeffizient im
Vergleich zur Handsegmentierung ist 79.3% und der mittlere Abstandsfehler
betrÀgt 1.77mm. Alle schlimmere FÀlle der drei Erkrankungen wurde
korrekt erkannt und Fehlalarme traten selten auf â 0% bei Skoliose, 3.9%
bei Spondylolisthesis und 2.6% bei Wirbelfrakturen.
Die Hauptvorteile dieses Systems sind die hohe Geschwindigkeit, die
robuste Handhabung von alltÀglichen klinischen Aufnahmen und die einfache
als auch minimale Benutzerinteraktion
Calibration Software for Quantitative PET/CT Imaging Using Pocket Phantoms
Multicenter clinical trials that use positron emission tomography (PET) imaging frequently rely on stable bias in imaging biomarkers to assess drug effectiveness. Many well-documented factors cause variability in PET intensity values. Two of the largest scanner-dependent errors are scanner calibration and reconstructed image resolution variations. For clinical trials, an increase in measurement error significantly increases the number of patient scans needed. We aim to provide a robust quality assurance system using portable PET/computed tomography âpocketâ phantoms and automated image analysis algorithms with the goal of reducing PET measurement variability. A set of the âpocketâ phantoms was scanned with patients, affixed to the underside of a patient bed. Our software analyzed the obtained images and estimated the image parameters. The analysis consisted of 2 steps, automated phantom detection and estimation of PET image resolution and global bias. Performance of the algorithm was tested under variations in image bias, resolution, noise, and errors in the expected sphere size. A web-based application was implemented to deploy the image analysis pipeline in a cloud-based infrastructure to support multicenter data acquisition, under Software-as-a-Service (SaaS) model. The automated detection algorithm localized the phantom reliably. Simulation results showed stable behavior when image properties and input parameters were varied. The PET âpocketâ phantom has the potential to reduce and/or check for standardized uptake value measurement errors
InsightSoftwareConsortium/ITKElastix: ITKElastix 0.19.1
<h2>What's Changed</h2>
<ul>
<li>DOC: Various README updates by @thewtex in https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKElastix/pull/250</li>
<li>Bump postcss from 8.4.28 to 8.4.31 in /wasm/typescript by @dependabot in https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKElastix/pull/254</li>
<li>ENH: Bump for ITK v5.4rc02 by @tbirdso in https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKElastix/pull/260</li>
</ul>
<p><strong>Full Changelog</strong>: https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKElastix/compare/v0.19.0...v0.19.1</p>
Basic concept of a cut (green) of intercolumn arcs between two rays for a delta value of one (Î<sub>r</sub>â=â1).
<p>Left and middle: same cost for a cut (2âąâ). Right: higher cost for a cut (4âąâ).</p