Algorithm for brain extraction on Magnetic Resonance Images T1 using Morphological 3D Transformations



Título del documento: Algorithm for brain extraction on Magnetic Resonance Images T1 using Morphological 3D Transformations
Revista: Revista mexicana de ingeniería biomédica
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000387201
ISSN: 0188-9532
Autors: 1
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Institucions: 1Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico en Electroquímica S.C., Querétaro. México
Any:
Període: Dic
Volum: 35
Número: 3
Paginació: 211-222
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En este artículo se presenta una composición de transformaciones morfológicas para la extracción del cerebro en imágenes de resonancia magnética T1 (MRI T1) en 3D. La propuesta hace uso de dos transformaciones morfológicas conexas, la nivelación inferior y una familia de filtros viscosos alternados secuenciales (VASFs). Las propiedades de estos operadores- las cuales consisten en el control del proceso de reconstrucción de un marcador dentro de la imagen original-, se explotan para segmentar el cerebro de 20 volúmenes de MRI T1. Los cerebros segmentados se comparan respecto a: i) segmentaciones obtenidas a partir del algoritmo BET, el cual es popular en la comunidad científica para la segmentación del cerebro; y ii) segmentaciones manuales. Los índices calculados indican que la transformación propuesta produce buenos resultados en su desempeño. El tiempo empleado por el operador durante su ejecución es aceptable además de que la propuesta puede ser implementada en Matlab
Resumen en inglés In this paper a 3D morphological composition of transformations for brain extraction on brain Magnetic Resonance Images T1 (MRI T1) is presented. The proposal makes use of two morphological connected transformations, the lower leveling and a family of the viscous alternating sequential filters (VASFs). The properties of these operators -which consist in the control of the reconstruction process of a marker into the original image-, are exploited to segment the brain in 20 volumes of MRI T1. The segmented brains are compared with respect to: i) the segmentations obtained from BET which is popular among the scientific community for segmenting the brain; and ii) manual segmentations. The computed indices indicate that the proposed transformation produces good results during its performance. The consumed time for the algorithm during the execution is acceptable and it can be implemented in Matlab
Disciplines Medicina,
Ingeniería
Paraules clau: Diagnóstico,
Neurología,
Ingeniería biomédica,
Cerebro,
Análisis de imágenes,
Segmentación de imágenes,
Transformaciones conexas,
Filtrado de imágenes,
Transformaciones viscosas
Keyword: Medicine,
Engineering,
Diagnosis,
Neurology,
Biomedical engineering,
Brain,
Image analysis,
Image segmentation,
Connected transformations,
Images filtering,
Viscous transformations
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