Separation of Body and Background in Radiological Images. A Practical Python Code

要約

磁気共鳴画像法 (MRI) やコンピューター断層撮影 (CT) 画像などの放射線画像は、通常、体の一部と暗い背景で構成されます。
多くの分析では、体の部分を背景から分離する必要があります。
この記事では、2D および 3D 放射線画像で身体領域と背景領域を分離するように設計された Python コードを紹介します。
私たちは、脳、首、腹部など、体のさまざまな部分のさまざまな MRI および CT 画像でアルゴリズムをテストしました。
さらに、8 ビット符号なし整数 (UINT8) 形式へのデータ変換に合わせて調整された強度正規化と外れ値制限の手法を導入し、身体と背景の分離に対するその効果を調べました。
私たちの Python コードは、適切に引用することで使用できます。

要約(オリジナル)

Radiological images, such as magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) images, typically consist of a body part and a dark background. For many analyses, it is necessary to separate the body part from the background. In this article, we present a Python code designed to separate body and background regions in 2D and 3D radiological images. We tested the algorithm on various MRI and CT images of different body parts, including the brain, neck, and abdominal regions. Additionally, we introduced a method for intensity normalization and outlier restriction, adjusted for data conversion into 8-bit unsigned integer (UINT8) format, and examined its effects on body-background separation. Our Python code is available for use with proper citation.

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