18、医学图像分析：脑提取与跨模态解剖标志检测技术

医学图像分析：脑提取与跨模态解剖标志检测技术

脑提取技术研究

在脑提取领域，研究者提出了一种用于磁共振（MR）数据自动脑提取的学习框架。该框架结合了多分辨率体素级分类和窄带水平集细化技术。

不同方法的定量结果

对LPBA40数据集进行脑提取实验，评估了多种方法的性能，结果如下表所示：
| 方法 | Dice | Jaccard | 平均距离 | Hausdorff距离 | 灵敏度 | 特异性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| BET | 94.4 ± 4.1 | 89.5 ± 6.7 | 2.7 ± 2.6 | 26.7 ± 12.8 | 98.4 ± 0.7 | 98.1 ± 1.8 |
| BET - R | 94.9 ± 3.5 | 90.5 ± 5.9 | 2.5 ± 2.5 | 25.9 ± 13.8 | 98.2 ± 0.8 | 98.4 ± 1.5 |
| FS | 89.1 ± 3.1 | 80.4 ± 4.8 | 4.4 ± 1.9 | 24.4 ± 11.4 | 99.9 ± 0.5 | 95.5 ± 1.5 |
| FS + GCUT | 93.9 ± 4.3 | 88.8 ± 7.5 | 2.5 ± 2.4 | 20.7 ± 14.9 | 99.5 ± 0.6 | 97.7 ± 2.0 |
| ROBEX | 96.7 ± 0.3 | 93.6 ± 0.5 | 1.1 ± 0.1 | 8.1 ± 1.2 | 96.3 ± 1.0 | 99.5 ± 0.2 |
| GRF | 97.3 ± 0.4 |