Automated brain tissue segmentation of magnetic resonance images in multiple sclerosis
- Autores: Sergi Valverde
- Directores de la Tesis: Arnau Oliver i Malagelada (dir. tes.), Xavier Lladó Bardera (codir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de Girona ( España ) en 2016
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Petia Radeva Ivanova (presid.), Robert Marti Marly (secret.), Juan Eugenio Iglesias Pérez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnología por la Universidad de Girona
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
L'objectiu principal d'aquesta tesi és el desenvolupament d'un nou mètode de segmentació totalment automàtic capaç de mesurar amb precisió el volum cerebral en imatges de pacients d'EM amb lesions. El mètode que hem proposat s'ha desenvolupat i implementat integrant no només la informació provinent de la intensitat dels vòxels, sinó a través de la incorporació d'atles morfològics i estructurals que guien la segmentació del teixit. Els vòxels candidats de ser lesions són estimats i processats abans de la segmentació del teixit utilitzant un algoritme de post-processat basat en la informació del context local i la informació anatòmica i morfològica prèvia. Aquest mètode de segmentació ha estat avaluat de forma quantitativa i qualitativa utilitzant diferents conjunts d'imatges que contenen lesions de substància blanca. Els resultats mostren que la precisió del mètode proposat és consistent i molt competitiva en tot tipus d'imatges en comparació amb altres tècniques proposades. En aquest sentit, els percentatges d'error obtinguts en els diferents experiments duts a terme mostren que el mètode proposat millora la segmentació del teixit cerebral de les imatges amb lesions
