Automated brain structure segmentation in magnetic resonance images of multiple sclerosis patients
dc.contributor.author
dc.date.accessioned
2019-10-10T06:49:49Z
dc.date.available
2019-10-10T06:49:49Z
dc.date.issued
2019-05-31
dc.identifier.uri
dc.description.abstract
This thesis is focused on the automated segmentation of the brain structures in magnetic resonance images, applied to multiple sclerosis patients. This disease is characterized by the presence of lesions, which affect the segmentation result of commonly used automatic methods. We propose a new correspondence search model able to minimize this problem and extend the theory of two remarkable label fusion strategies of the literature, i.e. Non-local Spatial STAPLE and Joint Label Fusion, in order to integrate this model into their corresponding estimation algorithms. Furthermore, with the aim of providing fully automated algorithms, a whole automated pipeline is presented. Finally, a second extension of the theory to enable the integration of manual and automatic edits into the segmentation estimation of both strategies is also proposed. The analysis of the results obtained points out a performance improvement on the lesion areas, which is also reflected on the whole brain segmentation performance
Aquesta tesi se centra en la segmentació automàtica de les estructures cerebrals en imatges de ressonància magnètica, aplicada a pacients d’esclerosi múltiple. Aquesta malaltia es caracteritza per la presència de lesions, que afecten els resultats de segmentació dels mètodes automàtics tradicionals. Per aquest motiu proposem un nou model de cerca de correspondències capaç de minimitzar aquest problema i estenem la teoria de dues estratègies notables de la literatura, Non-local Spatial STAPLE i Joint Label Fusion, per integrar aquest model en els seus corresponents algoritmes d’estimació. Amb l’objectiu de proporcionar algoritmes totalment automatitzats, es presenta una pipeline completa. Finalment, també es proposa una segona extensió de la teoria per permetre la integració d’anotacions manuals i automàtiques en les dues estratègies. L’anàlisi dels resultats obtinguts demostra una millora en el rendiment dels algorismes de segmentació en les àrees de lesió, que també es veu reflectida en la segmentació de tot el cervell
dc.format.extent
168 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat de Girona
dc.rights
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject.other
dc.title
Automated brain structure segmentation in magnetic resonance images of multiple sclerosis patients
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.accessRights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.contributor.director
dc.subject.udc
dc.type.version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion