Detección automática de lesiones activas en esclerosis múltiple usando substracción de imágenes y campos de deformación
Palabras clave:
lesiones activas, poster, seram, esclerosis múltiple, ME, substracción de imágenes, campos de deformaciónResumen
Objetivo
• Proponer un método automático de detección de nuevas lesiones en T2-w aplicado a la Esclerosis Múltiple (ME)
• Diseñar un modelo de regresión logística basado en características de cambio entre adquisiciones temporales como la substracción de imágenes o los campos de deformación.
• Analizar el efecto de las características de deformación del modelo propuesto.
• Evaluar la capacidad del modelo propuesto detectando nuevas lesiones así como la capacidad de reducir los falsos positivos en los casos sin aparición de éstas
Material y método:
• Analizamos el modelo propuesto utilizando 60 resonancias magnéticas (3T) con adquisiciones basales y al cabo de 12 meses (follow up) incluyendo las secuencias de imagen T2- w, PD-w, FLAIR y T1-w
• 36 de los pacientes presentaron nuevas lesiones en T2-w al cabo de un año, mientras que el resto 24 no presentaron nuevas lesiones
• Todas las imágenes fueron pre procesadas y co registradas utilizando registro multiresolución etapa Los campos de deformación Jacobians Divergence y Normalized Divergence entre los puntos temporales fueron calculados utilizando el algoritmo Demons de registro no rígido
Descargas
Citas
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