Smart histogram analysis applied to the skull-stripping problem in T1-weighted MRI

Autor(es)

Balan, Andre G. R. ^[1] ; Traina, Agma J. M. ^[2] ; Ribeiro, Marcela X. ^[3] ; Marques, Paulo M. A. ^[4] ; Traina, Jr., Caetano ^[2]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Fed ABC, Ctr Matemat Comp & Cognicao, Santo Andre, SP - Brazil

^[2] Univ Sao Paulo, Inst Ciencias Matemat & Comp, BR-05508 Sao Paulo - Brazil

^[3] Univ Fed Sao Carlos, Dept Comp, BR-13560 Sao Carlos, SP - Brazil

^[4] Univ Sao Paulo, Fac Med Ribeirao Preto, BR-05508 Sao Paulo - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE; v. 42, n. 5, p. 509-522, MAY 2012.
• Citações Web of Science: 3

Resumo

In this paper we address the ``skull-stripping{''} problem in 3D MR images. We propose a new method that employs an efficient and unique histogram analysis. A fundamental component of this analysis is an algorithm for partitioning a histogram based on the position of the maximum deviation from a Gaussian fit. In our experiments we use a comprehensive image database, including both synthetic and real MRI. and compare our method with other two well-known methods, namely BSE and BET. For all datasets we achieved superior results. Our method is also highly independent of parameter tuning and very robust across considerable variations of noise ratio. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved. (AU)

• Processo FAPESP: 07/50285-0 - Desenvolvimento de técnicas de segmentação e extração de características de alto nível de imagens médicas para sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo
• Beneficiário: André Guilherme Ribeiro Balan
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 03/01769-4 - Desenvolvimento de tecnicas de extracao de caracteristicas por textura e forma integradas para suporte ao processamento de consultas por similaridade em imagens medicas.
• Beneficiário: André Guilherme Ribeiro Balan
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 05/04272-9 - Mirvisim: mineração, indexação, recuperação e visualização de dados em sistemas de arquivamento de imagens médicas
• Beneficiário: Agma Juci Machado Traina
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular