Automatic segmentation of central sulcus on brain mr images

Abstract

Demans hastalıkları ile beyin arasındaki yapısal ilişkilerin araştırılması yeni sayılabilecek araştırma konularından birisidir. Bu çerçevede, beyin üzerindeki yapıların MR görüntüleri üzerinde tanımlanması, isimlendirilmesi ve ayrıştırılması ile ilgili çalışmalar literatürde bulunmaktadır. Ancak bu tür yapısal ilişkilerin beynin önemli sulkal yapılarından biri olan Central sulcus üzerinden tespit edilmeye çalışılması, literatürdeki çalışma sayısının azlığı göz önünde bulundurulduğunda yeni bir çalışma alanı olarak görülebilir.MR görüntüleri üzerinde; çeşitli ayrıştırma, karşılaştırma operasyonlarının kullanıcılar tarafından yapılabilmesini sağlayan araçlar ve yazılımlar bulunmaktadır ancak bu araç ya da yazılımlarda beynin özellikle ayrıştırılması istenen bölümlerini otomatik biçimde ayrıştırabilme yeteneği bulunmamaktadır. Bu alanların el ile ayrıştırılması ise hataya açık olması ve zaman tüketen işlemler olması nedeni ile tercih edilmemektedir. Bu çalışmanın amacı, kullanıcı etkileşimi olmadan, verilen beyin MR görüntüleri üzerinde Central Sulcus yapısının tespit edilmesi ve yeniden kullanılabilir veri olarak dışa aktarılabilmesinin sağlanmasıdır.Bu çalışma sırasında kullanılan test veri seti, farklı çözünürlükte ve keskinik değerlerine sahip verilerin yanında farklı demans derecelendirmelerine sahip hasta verileri içermektedir. Bu bağlamda geliştirlen yöntem, günlük klinik çalışmalar sonucu elde edilen MR görünütleri üzerinde; çözünürlük, demans temelli deformasyon ve imaj keskinliğinden bağımsız olarak çalışabilen bir çözüm olması anlamında önemlidir.

Exploring structural relationship between dementia diseases and the brain itself and its structures is a new area of research. In literature; there are several studies which deal with defining, labeling and segmenting anatomical structures of the brain on MR images. However, when the number of the published paper is taken into consideration; it can be said that reviewing this relationship between dementia diseases and Central Sulcus, which is one of the most important sulcal structure in brain, is a new research area. It is also important to segment and retrieve volumetric information of central sulcus since it has been used to visually grade to dementia level. There are many software and tools that allow users to make segmentations and comparisons over MR images, but most of them are not capable of producing accurate segmentation of a specific region of the brain (e.g. central sulcus), automatically. Alternatively, these operations can be done by selecting the region under investigation manually. Yet, this manual procedure is not preferred since it is error-prone and time consuming. In this project, it is aimed to develop a methodology to segment central sulcus regions over brain MR images, without any human intervention, and export this segmentation information as a reusable data.The test dataset, which is used in this study, contains various levels of atrophy besides different contrasts and resolutions. In this respect, this study provides a generic methodology for central sulcus segmentation on brain MR images, taken from routine clinical practice, independent of image quality or other deformations based on atrophy in brain.