Unsupervised glioblastoma segmentation based on multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI)

Abstract

[EN] Design and evaluation of an automated unsupervised segmentation method for brain tumour, specifically glioblastoma tumour, based on Magnetic Resonance Imaging (MRI). A preprocessing and feature extraction pipeline based on the state of the art techniques for MRI is proposed. Several unsupervised classification algorithms are studied and evaluated, considering structured and non structured classification algorithms. An original postprocessing method is designed to automatically identify the pathological classes of a segmentation. The unsupervised method is evaluated with a real public reference dataset, against consolidated supervised approaches.[ES] Diseño y evaluación de un método de segmentación automática no supervisada de tumor cerebral, en concreto glioblastomas, mediante imágenes de Resonancia Magnética (RM). Se propone un pipeline de preprocesamiento y extracción de carácterísticas basado en técnicas del estado del arte en imágenes de RM. Se estudian y evaluan distintos algoritmos de clasificación no supervisada, diferenciando entre algoritmos de clasificación estructurada y clasificación no estructurada. Se diseña y propone un postproceso original para la identificación automática de clases patológicas en una segmentación. Se evalua el método no supervisado mediante a una base de datos pública real de referencia, en la que participan metodos consolidados principalmente supervisados.Juan Albarracín, J. (2014). Unsupervised glioblastoma segmentation based on multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI). http://hdl.handle.net/10251/51064Archivo delegad