Show simple item record

Brain Tumor Detection and Segmentation in Multisequence MRI

dc.contributor.advisorSmékal, Zdeněken
dc.contributor.authorDvořák, Pavelen
dc.date.accessioned2018-10-21T18:02:48Z
dc.date.available2018-10-21T18:02:48Z
dc.date.created2015cs
dc.identifier.citationDVOŘÁK, P. Detekce a segmentace mozkového nádoru v multisekvenčním MRI [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.cs
dc.identifier.other88261cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/43081
dc.description.abstractTato práce se zabývá detekcí a segmentací mozkového nádoru v multisekvenčních MR obrazech se zaměřením na gliomy vysokého a nízkého stupně malignity. Jsou zde pro tento účel navrženy tři metody. První metoda se zabývá detekcí prezence částí mozkového nádoru v axiálních a koronárních řezech. Jedná se o algoritmus založený na analýze symetrie při různých rozlišeních obrazu, který byl otestován na T1, T2, T1C a FLAIR obrazech. Druhá metoda se zabývá extrakcí oblasti celého mozkového nádoru, zahrnující oblast jádra tumoru a edému, ve FLAIR a T2 obrazech. Metoda je schopna extrahovat mozkový nádor z 2D i 3D obrazů. Je zde opět využita analýza symetrie, která je následována automatickým stanovením intenzitního prahu z nejvíce asymetrických částí. Třetí metoda je založena na predikci lokální struktury a je schopna segmentovat celou oblast nádoru, jeho jádro i jeho aktivní část. Metoda využívá faktu, že většina lékařských obrazů vykazuje vysokou podobnost intenzit sousedních pixelů a silnou korelaci mezi intenzitami v různých obrazových modalitách. Jedním ze způsobů, jak s touto korelací pracovat a používat ji, je využití lokálních obrazových polí. Podobná korelace existuje také mezi sousedními pixely v anotaci obrazu. Tento příznak byl využit v predikci lokální struktury při lokální anotaci polí. Jako klasifikační algoritmus je v této metodě použita konvoluční neuronová síť vzhledem k její známe schopnosti zacházet s korelací mezi příznaky. Všechny tři metody byly otestovány na veřejné databázi 254 multisekvenčních MR obrazech a byla dosáhnuta přesnost srovnatelná s nejmodernějšími metodami v mnohem kratším výpočetním čase (v řádu sekund při použitý CPU), což poskytuje možnost manuálních úprav při interaktivní segmetaci.en
dc.description.abstractThis work deals with the brain tumor detection and segmentation in multisequence MR images with particular focus on high- and low-grade gliomas. Three methods are propose for this purpose. The first method deals with the presence detection of brain tumor structures in axial and coronal slices. This method is based on multi-resolution symmetry analysis and it was tested for T1, T2, T1C and FLAIR images. The second method deals with extraction of the whole brain tumor region, including tumor core and edema, in FLAIR and T2 images and is suitable to extract the whole brain tumor region from both 2D and 3D. It also uses the symmetry analysis approach which is followed by automatic determination of the intensity threshold from the most asymmetric parts. The third method is based on local structure prediction and it is able to segment the whole tumor region as well as tumor core and active tumor. This method takes the advantage of a fact that most medical images feature a high similarity in intensities of nearby pixels and a strong correlation of intensity profiles across different image modalities. One way of dealing with -- and even exploiting -- this correlation is the use of local image patches. In the same way, there is a high correlation between nearby labels in image annotation, a feature that has been used in the ``local structure prediction'' of local label patches. Convolutional neural network is chosen as a learning algorithm, as it is known to be suited for dealing with correlation between features. All three methods were evaluated on a public data set of 254 multisequence MR volumes being able to reach comparable results to state-of-the-art methods in much shorter computing time (order of seconds running on CPU) providing means, for example, to do online updates when aiming at an interactive segmentation.cs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectMozkový nádoren
dc.subjectanalýza obrazůen
dc.subjectsegmentace obrazůen
dc.subjectlékařské zobrazováníen
dc.subjectMRIen
dc.subjectmultisekvenční zobrazováníen
dc.subjectlokální strukturaen
dc.subjectpredikce strukturyen
dc.subjectBrain tumorcs
dc.subjectimage analysiscs
dc.subjectimage segmentationcs
dc.subjectmedical imagingcs
dc.subjectMRIcs
dc.subjectmultisequence imagingcs
dc.subjectlocal structurecs
dc.subjectstructure predictioncs
dc.titleDetekce a segmentace mozkového nádoru v multisekvenčním MRIen
dc.title.alternativeBrain Tumor Detection and Segmentation in Multisequence MRIcs
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2015-11-11cs
dcterms.modified2015-11-13-12:25:44cs
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
sync.item.dbid88261en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 15:29:36en
sync.item.modts2021.11.12 14:22:27en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.contributor.refereePřibil, Jiříen
dc.contributor.refereeŠprláková-Puková,, Andreaen
dc.description.markPcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
but.committeeprof. Ing. Jiří Mišurec, CSc. (předseda) Ing. Jan Mikulka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen) prof. Ing. Karel Bartušek, DrSc. (člen) MUDr. Andrea Šprláková-Puková, Ph.D. - oponentka (člen) Dr. Ing. Jiří Přibil - oponent (člen)cs
but.defencecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programElektrotechnika a komunikační technologiecs
but.jazykangličtina (English)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record