MS 병변 분할을 위한 회전 불변 다중 대조 비국소 평균

다발성 경화증(MS) 병변 분할은 질병 부담 평가, 질병 진행 결정 및 새로운 임상 치료의 영향을 측정하는 데 중요합니다. MS 병변은 크기, 위치 및 강도가 다양하여 자동 분할이 어렵습니다. 본 논문에서는 비국소 평균(NLM)을 사용하여 3D 자기 공명(MR) 이미지에서 MS 병변을 분할하는 새로운 감독 방법을 제안합니다. 이 방법은 MS 병변의 다양성을 반영하기 위해 다중 채널 및 회전 불변 거리 측정을 사용합니다. 제안된 분할 방법인 회전 불변 다중 대조 비국소 평균 분할(RMNMS)은 MS 병변의 공간 분포를 포착하고 방향, 형태 또는 크기에 관계없이 병변을 정확하고 강력하게 식별할 수 있습니다. MS 환자의 대규모 임상 자기 공명 영상(MRI) 데이터셋에서의 내부 검증 결과는 좋은 유사도 측정 결과(Dice 유사도 = 60.1% 및 민감도 = 75.4%), 전문가와 자동 병변 부하 볼륨 간의 강한 상관관계(R(2) = 0.91), 다양한 크기와 공간적 위치에서 병변을 감지하는 강한 능력(병변 검출률 = 79.8%)을 보여주었습니다. 독립 MS 그랜드 챌린지(MSGC) 데이터셋 검증에서, 우리의 방법은 최첨단 감독 및 비감독 방법들과 경쟁력 있는 결과를 제공했습니다. 질적 시각 및 정량적 복셀 및 병변 평가가 RMNMS 방법의 정확성을 입증했습니다.