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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Automated Detection of Cystic Lesions in Quantitative T1 Liver Images

verfasst von : Marta Wojciechowska, Benjamin Irving, Andrea Dennis, Henry R. Wilman, Rajarshi Banerjee, Sir Michael Brady, Matt Kelly

Erschienen in: Medical Image Understanding and Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Differentiating between cysts and other liver lesions seen on magnetic resonance images is an important diagnostic problem. Quantitative T1 mapping enables characterisation of liver tissue in vivo, by providing an estimate of the extracellular water content, and can be used in analysis of liquid-filled cysts. This paper presents an image processing method to automatically detect hepatic cysts in such quantitative T1 maps. The method has been tested on a cohort of 926 cases from the UK Biobank study and classified images as containing cysts or cyst-free with accuracy of 83%, sensitivity of 93% and specificity of 82%.

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10.

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Titel: Automated Detection of Cystic Lesions in Quantitative T1 Liver Images
verfasst von: Marta Wojciechowska
Benjamin Irving
Andrea Dennis
Henry R. Wilman
Rajarshi Banerjee
Sir Michael Brady
Matt Kelly
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Medical Image Understanding and Analysis
Print ISBN: 978-3-319-95920-7

Electronic ISBN: 978-3-319-95921-4

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-95921-4_6

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Abstract

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