Segmentação de hipocampo em imagens de ressonância magnética utilizando seleção de atlas por meta-informações

Abstract

A segmentação do hipocampo em imagens de ressonância magnética é um importante procedimento em variadas situações clínicas, como por exemplo, no acompanhamento da evolução da doença de Alzheimer. Porém, a delimitação manual desta estrutura, em imagens tridimensionais, é uma tarefa bastante trabalhosa e sujeita a interpretação subjetiva do profissional de saúde. Alguns métodos automatizados foram propostos nos últimos anos. Grande parte destes métodos utilizam modelos pré-segmentados, também conhecidos como atlas, que são alinhados à imagem de entrada no processo de segmentação. No entanto, a utilização de um único atlas padrão dificulta a segmentação de indivíduos com anatomia diferente da normal, como idosos e pacientes com a doença de Alzheimer. Para alcançar boa precisão nestes casos, sem nenhuma intervenção manual do usuário, novos métodos empregam técnicas nas quais vários atlas diferentes são utilizados.O alinhamento destes atlas com a coagem leva a um custo computacional elevado. Este trabalho propõem o emprego de uma técnica de seleção de atlas por meta-informação de modo a escolher o atlas ideal para um indivíduo e possibilitar o emprego de uma técnica de segmentação com baixo custo computacional. Os resultados, obtidos através de testes com exames de 350 indivíduos em variadas condições clínicas e faixas etárias, mostram que o emprego de seleção de atlas aumenta significativamente a precisão de segmentação, quando comparado à um método que utiliza um atlas padrão, mantendo o custo computacional baixo. A relevância de três parâmetros de seleção - condição clínica, faixa etária e gênero - foi avaliada e confirmada através do conjunto de testes.

Hippocampus segmentation in magnetic resonance imaging is an important procedure in many clinical situations, such as monitoring changes in patients with Alzheimer's disease. However, the manual delineation of this structure, in three-dimensional images, is a laborious task and prone to subjective interpretation of the health professional. Some automated methods have been proposed in recent years. Much of these methods use pre-segmented templates, also known as atlas, which are aligned to the input image in the segmentation process. However, using a single standard atlas increases the difículty targeting individuais that have non-normal anatomy, such as the elders and patients with AD. To achieve a good precision in these cases, without any manual intervention of the user, new methods employ techniques in which several different atlases are used. The alignment of these atlases with the image, leads to a high computational cost. This work proposes employing and atlas selection technique by meta-information in order to choose the ideal tiemplate for an individual, enabling low computational cost segmentation technique. The results obtained, by testing 350 individuals, in various clinical conditions and ages, showed that the use of atlas selection significantly increases segmentation accuracy, when compared to a method using a default atlas, while keeping the computational cost low. The relevance of three selection parameters – medical condition, age and gender - has been evaluated and confirmed by the test suite.