Fuzzy Information Seeded Region Growing for Automated Lesions After Stroke Segmentation in MR Brain Images

要約

医療画像の分野では、脳 MRI 画像から脳卒中病変を正確にセグメンテーションすることが、患者の診断と治療に重大な影響を与える重要な課題となっています。
これに対処するために、私たちの研究では、ファジー情報シード領域成長 (FISRG) アルゴリズムを使用した革新的なアプローチを導入しています。
FISRG アルゴリズムは、脳卒中病変の複雑で不規則な境界を効果的に描写するように設計されており、ファジー ロジックとシード領域拡張 (SRG) 技術を組み合わせて、セグメンテーションの精度を向上させることを目指しています。
この研究には、FISRG アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するための 3 つの実験が含まれており、それぞれが脳卒中病変のセグメンテーションの精度を向上させるためのさまざまなパラメーターに焦点を当てていました。
これらの実験で達成された最高の Dice スコアは 94.2\% で、アルゴリズムの出力と専門家が検証したグラウンド トゥルースとの類似性が高いことを示しています。
特に、88.1\% に達する最高の平均 Dice スコアが 3 回目の実験で記録され、さまざまなスライスにわたって脳卒中病変を一貫してセグメント化するアルゴリズムの有効性が強調されました。
私たちの調査結果は、脳卒中病変の不均一性の処理における FISRG アルゴリズムの強みを明らかにしています。
ただし、病変のトポロジーが突然変化する領域や、同様の強度の脳領域から病変を区別する際には課題が残っています。
この結果は、脳卒中診断と治療のための医用画像解析の進歩に大きく貢献する FISRG アルゴリズムの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

In the realm of medical imaging, precise segmentation of stroke lesions from brain MRI images stands as a critical challenge with significant implications for patient diagnosis and treatment. Addressing this, our study introduces an innovative approach using a Fuzzy Information Seeded Region Growing (FISRG) algorithm. Designed to effectively delineate the complex and irregular boundaries of stroke lesions, the FISRG algorithm combines fuzzy logic with Seeded Region Growing (SRG) techniques, aiming to enhance segmentation accuracy. The research involved three experiments to optimize the FISRG algorithm’s performance, each focusing on different parameters to improve the accuracy of stroke lesion segmentation. The highest Dice score achieved in these experiments was 94.2\%, indicating a high degree of similarity between the algorithm’s output and the expert-validated ground truth. Notably, the best average Dice score, amounting to 88.1\%, was recorded in the third experiment, highlighting the efficacy of the algorithm in consistently segmenting stroke lesions across various slices. Our findings reveal the FISRG algorithm’s strengths in handling the heterogeneity of stroke lesions. However, challenges remain in areas of abrupt lesion topology changes and in distinguishing lesions from similar intensity brain regions. The results underscore the potential of the FISRG algorithm in contributing significantly to advancements in medical imaging analysis for stroke diagnosis and treatment.

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