Вестник НовГУ

Вестник НовГУ > 2015 > №2 (85) > Магонов Е.П., Катаева Г.В., Трофимова Т.Н. Современные методы автоматического вычисления объема внутричерпного пространства при мрт-морфометрии головного мозга

Магонов Е.П., Катаева Г.В., Трофимова Т.Н. Современные методы автоматического вычисления объема внутричерпного пространства при мрт-морфометрии головного мозга

УДК 616-71
М а г о н о в Е.П., К а т а е в а Г.В., Т р о ф и м о в а Т.Н. Современные методы автоматического вычисления объема внутричерпного пространства при мрт-морфометрии головного мозга // Вестн. Новг. гос. ун-та. Сер.: Медицинские науки. 2015. № 2(85). С.98–104. Библиогр. 13 назв.

К л ю ч е в ы е с л о в а: внутричерепное пространство, МРТ, сегментация, постпроцессинговая обработка

Количественная характеристика структур головного мозга, осуществляемая при помощи МРТ-морфометрии, в особенности при групповых и динамических исследованиях, осложняется существенной вариабельностью размеров черепа и внутричерепных структур в популяции, что требует внедрения дополнительных процедур измерения размеров головы и их учета при статистическом анализе данных. Существуют различные методы автоматической сегментации внутричерепного пространства, которые различаются как используемыми алгоритмами, так и точностью получаемых результатов. В данной работе сравниваются современные алгоритмы вычисления объема внутричерепного пространства на основе МРТ-изображений с целью найти наиболее точный и при этом быстрый инструмент для использования в морфометрических исследованиях.
-----------------------------------------------------------------------------
UDC 616-71
M a g o n o v E.P., K a t a e v a G.V., T r o f i m o v a T.N. Modern automatic methods for intracranial volume quantification in MRI-based brain morphometry // Vestnik NovSU. Issue: Medical Sciences. 2015. № 2(85). P.98–104. The reference list 13 items.

K e y w o r d s: intracranial volume, MRI, segmentation, postprocessing

MRI-based morphometric quantitative characterization of brain structures, especially in the group and dynamic studies, is complicated by significant variability of skull and intracranial structures size across the population. This requires some additional procedures for measuring the intracranial volume to use it in the statistical analysis of data. There are various methods of automatic intracranial volume segmentation which use different algorithms with different precision of the results. In this paper we compare the modern algorithms for intracranial volume quantification based on MR images in order to find the most accurate and fast tool for use in morphometric studies.

Загрузить (2471 КБ)