کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8686845 | 1580834 | 2018 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Brain extraction from normal and pathological images: A joint PCA/Image-Reconstruction approach
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We demonstrate the effectiveness of our approach on four datasets: the publicly available IBSR and LPBA40 datasets which show normal image appearance, the BRATS dataset containing images with brain tumors, and a dataset containing clinical TBI images. We compare the performance with other popular brain extraction models: ROBEX, BEaST, MASS, BET, BSE and a recently proposed deep learning approach. Our model performs better than these competing approaches on all four datasets. Specifically, our model achieves the best median (97.11) and mean (96.88) Dice scores over all datasets. The two best performing competitors, ROBEX and MASS, achieve scores of 96.23/95.62 and 96.67/94.25 respectively. Hence, our approach is an effective method for high quality brain extraction for a wide variety of images.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 176, 1 August 2018, Pages 431-445
Journal: NeuroImage - Volume 176, 1 August 2018, Pages 431-445
نویسندگان
Xu Han, Roland Kwitt, Stephen Aylward, Spyridon Bakas, Bjoern Menze, Alexander Asturias, Paul Vespa, John Van Horn, Marc Niethammer,