Improving the sub-cortical GM segmentation using evolutionary hierarchical region merging

Abstract

Manyetik rezonans beyin görüntülerinde korteks-altı gri madde yapıların bölütlenmesi, klinikte ve araştırmada, nörolojik hastalıkların erken tanısı, cerrahi operasyonların yönlendirilmesi ve longitudinal hacimsel çalışmalar gibi birçok amaç için çok önemlidir. Malesef beyni 3 dokuya bölütleyen algoritmalar genellikle korteks-altı bölgedeki zayıf performanstan zarar görmektedir. Bu çalışmada, korteks-altı gri madde yapıların tespitini artırmak için, EHRM olarak kısaltılan evrimsel hiyerarşik bölge kaynaştırması yaklaşımı önerilmektedir. EHRM ile birlikte, intensite temelli bir bölge kaynaştırması, kaynaşmanın bağlantısız bölgeler arasında da ilerlemesine izin verilerek, yararlanılmıştır. Örgü bilgise de intensite açısından benzer fakat örgü özellikleri farklı dokular arasındaki kaynaşmaların engellenmesi için şemaya dahil edilmiştir. Önerilen algoritma gerçek ve simule edilmiş veri setlerinde test edilmiştir. Performans, yaygınca kullanılan FSL paketindeki intensite dayalı popüler bir bölütleme algoritması olan FAST algoritması[1] ile karşılaştırılmıştır. EHRM'in korteks-altı gri madde yapıların tespitinde anlamlı bir iyileştirme yaptığı gösterilmistir. Kaudat, putamen ve talamus için sırasıyla 10%, 36% ve 22% ortalama iyileşme sağlanmıştır. Gri madde ve beyaz madde için hacimsel kestirim doğruluğu da artmıştır. EHRM'in performansı, manyetik alan sapması varlığında dayanıklıdır. Ek olarak, EHRM O(N) kompleksitede çalışmaktadır. Ayrıca, burda önerilen algoritma basittir çünkü atlas görüntü gibi uzaysal önbilgi veya intensite önbilgisi dahil etmemektedir. Bu özelliklerle, EHRM mevcut beyin bölütleme araçlarına uygun bir alternatif haline gelebilir.

Segmentation of sub-cortical Gray Matter (GM) structures in magnetic resonance brain images is crucial in clinic and research for many purposes such as early diagnosis of neurological diseases, guidance of surgical operations and longitudinal volumetric studies. Unfortunately, the algorithms that segment the brain into 3 tissues usually suffer from poor performance in the sub-cortical region. In order to increase the detection of sub-cortical GM structures, an evolutionary hierarchical region merging approach, abbreviated as EHRM, is proposed in this study. Through EHRM, an intensity based region merging is utilized while merging is allowed to proceed among disconnected regions. Texture information is also incorporated into the scheme to prevent the region merging between tissues with similar intensity but different texture properties. The proposed algorithm is tested on real and simulated datasets. The performance is compared with a popular segmentation algorithm, which is also intensity driven: the FAST algorithm [1] in the widely used FSL suite. EHRM is shown to make a significant improvement the detection of sub-cortical GM structures. Average improvements of 10%, 36% and 22% are achieved for caudate, putamen and thalamus respectively. The accuracy of volumetric estimations also increased for GM and WM. Performance of EHRM is robust in presence of bias field. In addition, EHRM operates in O(N) complexity. Furthermore, the algorithm proposed here is simple, because it does not incorporate spatial priors such as an atlas image or intensity priors. With these features, EHRM may become a favorable alternative to the existing brain segmentation tools.