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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Using an Automatic Multimodal Graph Cuts

verfasst von : Daniel García-Lorenzo, Jeremy Lecoeur, Douglas L. Arnold, D. Louis Collins, Christian Barillot

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2009

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Graph Cuts have been shown as a powerful interactive segmentation technique in several medical domains. We propose to automate the Graph Cuts in order to automatically segment Multiple Sclerosis (MS) lesions in MRI. We replace the manual interaction with a robust EM-based approach in order to discriminate between MS lesions and the Normal Appearing Brain Tissues (NABT). Evaluation is performed in synthetic and real images showing good agreement between the automatic segmentation and the target segmentation. We compare our algorithm with the state of the art techniques and with several manual segmentations. An advantage of our algorithm over previously published ones is the possibility to semi-automatically improve the segmentation due to the Graph Cuts interactive feature.

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Metadaten
Titel
Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Using an Automatic Multimodal Graph Cuts
verfasst von
Daniel García-Lorenzo
Jeremy Lecoeur
Douglas L. Arnold
D. Louis Collins
Christian Barillot
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04271-3_71