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Métodos de fusión de las
etiquetas basadas en
registro no rígido
Sandra Rodríguez Rodrigo
INTRODUCCIÓN
Enfermedades neurodegenerativas
Ciertos trastornos psiquiátricos
Área
Volumen
Frecuentemente
asociados con
cambios
estructurales en el
cerebro.
Volumen del hipocampo
Puede ser crucial para el diagnóstico de
enfermedades tales como el Alzheimer o
la Esquizofrenia.
Estado de la técnica de la
segmentación del hipocampo desde
T1-MRI
Freesurfer
MÉTODOS DE FUSIÓN
Segmentaciones de
Atlas
múltiples atlas
Se combinan
Única segmentación
Fusión de etiquetas
MÉTODOS DE FUSIÓN
GLOBALES
• Majority Voting
• Weighted Voting
LOCALES
• Generalized Local Weighted Voting
• STAPLE
Breve comparativa
Estrategias locales
Alto contraste
Estrategias globales
Intensidades similares
No se puede determinar cuál es el óptimo para
todos los casos.
Tratamiento de imágenes T1-MRI
PROYECTO VALLECAS
 ICV
 Volumetría Hipocampal
 Volumetría Materia Gris
ADNI
 DICE
FREESURFER
Software de código abierto para el
procesamiento y análisis de imágenes de
resonancia magnética MRI del cerebro humano.
• skull-stripping
• cortical and subcortical segmentations
• etc.
Skull-stripping
Proceso de separar el cerebro (materia gris
(GM) y materia blanca (WM)) de lo que no lo
es (como por ejemplo el cráneo o la dura
madre)
• Semi-automática
• Automática
• BET, BSE, MAPS, HWA.
HWA (Hybrid Watershed Algorithm)
Obtención de brainmask.mgz
. Aplicar el algoritmo watershed
Valor de h
h > 25 si parte del cerebro se ha eliminado
h < 25 si parte del cerebro queda sin eliminar
. Leung  Utilización de less
ICV
Suma de materia gris (GM) y materia blanca
(WM).
Se puede encontrar en el archivo aseg.stats
Durante el proceso de ejecución de less se imprime por
pantalla
Volumetría Hipocampal
Obtención de aseg.mgz
Hipocampo izquierdo: 17
Hipocampo derecho: 53
Volumetría Materia Gris
Obtención de ribbon.mgz
Archivo aseg.stats
EXPERIMENTACIÓN
Comparación Variación h - less
Volumetría hipocampal
ETIQUETAS 17 Y 53
Materia Gris
RESULTADOS NUMÉRICOS
TIEMPO EMPLEADO
Script Matlab – Lanzado desde Putty a Gauss
1 imagen  29471,848463 segundos (8,5 horas)
8,048887 segundos: conversión nii.gz a mgz
2721,034620 segundos : skull-stripping y cálculo ICV
Restante: volumetría hipocampal y materia gris
PARALELIZACIÓN
Matlabpool local 8;
Parfor i=1:31
…
Matlabpool close;
31 imágenes  33319,912416 segundos (9,25 horas)
Sin paralelización:
29471,848463 * 31 = 913627,3004 segundos (253,78 horas)
BIBLIOGRAFÍA
 [1] Xabier Artaechevarria, Arrate Munoz-Barrutia, and Carlos Ortiz-de Solorzano.
Combination strategies in multi-atlas image segmentation: Application to brain mr data. Medical
Imaging, IEEE
Transactions on, 28(8):1266{1277, 2009.
 [2] M.Carmen Tobar Carlos Platero.
A label fusion method using conditional random elds with higher-order potentials: Application to
hippocampal segmentation (pendiente de publicacion).
 [5] Kelvin K Leung, Josephine Barnes, Marc Modat, Gerard R Ridgway, Jonathan W Bartlett, Nick C
Fox, Sebastien Ourselin, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, et al. Brain maps: an
automated, accurate
and robust brain extraction technique using a template library. Neuroimage, 55(3):1091{1108,2011.
 [6] M Tobar Puente. Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de
imágenes. 2014.
GRACIAS POR SU ATENCIÓN