脳の構造における 自動セグメンテーション Sonia Pujol, Ph.D. Surgical Planning Laboratory Harvard Medical School Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing [email protected] 学習目標 MRIデータから自動的に脳の 構造をセグメンテーションす る,ExpectationMaximizationアルゴリズムを 使った処理の理解 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -2- アルゴリズムの歴史 Expectation-Maximizationアルゴリズムは12年間に渡 って開発された • 1996: Williams Wells et al. EM framework for simultaneous estimation of bias field a label map. IEEE Transactions on Medical Imaging. • 1999: Kapur et al. Model noise via Markov Random Field . MIT PhD Thesis • 2002: Van Leemput et al. Non-spatial tissue priors. IEEE Transactions on Medical Imaging • Since 2002: Pohl et al. Deformable registration to align atlas (MICCAI) Hierarchical framework to model anatomical dependencies (ISBI) •Automatic 2007:Segmentation. Brad Davis et al.: EMSegmenter in Slicer3 Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -3- データ,ソフトウェア • Slicer 3.4 ソフトウェア ./Slicer.exe (Windows) か ./Slicer (Linux/Mac)で実行 • AutomaticSegmentation.zip データセット 免責条項 ライセンスに書かれている条件,関連法等に従うことはSlicer使用者の責務 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -4- データの詳細 • 生成された脳の一般的なアトラス……………… • T1とT2のボリュームデータ………….………… Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -5- Anatomical Tree • 分割されるであろう構造の階層を定義したのが Anatomical tree • このコースにおいては,Anatomical treeを以下のよ うに定義 – 頭蓋骨内の空洞 • 白質(White Matter:WM) • 灰白質(Grey Matter:GM) • 脳脊髄液(Cerebrospinal Fluid:CSF) – 背景 • 空気 • 頭蓋骨 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -6- EMの流れ Step 1: 前処理 Step 2: 患者特有のアトラスの生成 Step 3: 自動セグメンテーション Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -7- EM の流れ: 前処理 患者データ 輝度値の正規化 t1とt2の輝度値の正規化 t2 t1 正規化された t2 正規化された t1 ターゲット同士の位置あわせ t2をt1へ重ね合わせる Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing T(t2n) t1n -8- EMの流れ: 患者特有のアトラス生成 正規化された患者データ の位置あわせ T(t2n) t1n 一般的なアトラス 白質 脳脊髄液 灰白質 背景 アトラスを患者データへ位置あわせする 患者特有のアトラスを作成するために用いた画像 に一般的なアトラスを位置あわせ 患者特有のアトラス Anatomical Guided Segmentation with non-stationary tissue class distributions in an expectation maximization framework. Pohl K., Bouix S., Kikinis R. and Grimson E. In Proc.ISBIT 2004: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging:From Nano to Macro, pp 81-84 白質 脳脊髄液 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing 灰白質 背景 -9- EMの流れ：セグメンテーション 正規化された 患者データ 正規化されたT(t2) 正規化されたT1 Anatomical Guided Segmentation with nonstationary tissue class distributions in an expectation maximization framework. Pohl K., Bouix S., Kikinis R. and Grimson E. In Proc.ISBIT 2004: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging:From Nano to Macro, pp 81-84 患者特有のアトラス 白質 脳脊髄液 灰白質 背景 Expectation-Maximization アルゴリズムを使うことでセ グメンテーションを行う Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -10- EMの流れ：セグメンテーションアルゴリズム Expectationステップ 各組織に,MRのボクセルを分類する (灰白質,白質,脳脊髄液) Maximizationステップ 各組織の機能として, 強度補正を適用する Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -11- Slicerの起動 Mac/Linux Slicer3-buildディレクトリにおいて,『./Slicer3』を実行 Windows Slicer3-buildディレクトリにおいて,『./Slicer3.exe』を実行 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -12- データの詳細 • 生成された脳の一般的なアトラス……………… • T1とT2のボリュームデータ………….………… Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -13- 一般的な脳アトラス 一般的な脳のアトラスはMRIの学習用のデータセッ トにおいて自動的に分割された構造に一致する4つ の濃淡値ボリュームデータで構成されている. 白質 (WM) 脳脊髄液 (CSF) 灰白質 (WM) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing 背景 (Bg) -14- 一般的な脳アトラスの読み込み Fileメニューにおいて, 『File→LoadScene』を選択 『AutomaticSegmentation/atlas』ディレクトリにおい て,brainAtlas.mrmlファイルを選択し,Openボタンをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -15- 一般的な脳アトラスの表示 Viewerにおいて, 生成された一般的 な脳アトラスが表 示される Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -16- 一般的な脳アトラスの表示 Modulesより,Data モジュールを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -17- 一般的な脳アトラスの表示 一般的な脳アトラスは４つの要素 で構成 - 白質 - 灰白質 - 脳脊髄液 - 背景 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -18- 一般的な脳アトラスの読み込み •linkアイコン を クリック. •Backgroundアイ コンの右側の欄よ り,各々の要素を設 定し,データが読み 込まれていること を確認. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -19- 一般的な脳アトラスの表示 灰白質アトラスより, シルビウス裂のコ ロナル断面を表示 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -20- 一般的な脳アトラス生成：STEP1 S1 S2 Sn ….. 25歳～40歳の健康的なn(=82人)を対象者とする 全ての対象者をある 一つの基準データに 位置あわせ 基準データはランダムに選ばれる T’(S1) A Binary Entropy Measure to Assess Non-rigid Registration Algorithms. S.Warfield, J. Rexilius, P. Huppi, T.Inder, E. Miller, W.Wells, G. Zientara, F. Jolesz, R. Kikinis. In Proc. MICCAI 2001: Medical Image Computing and Computer-Assisted Interventions, pp 266-274. T’(S2) T’(Sn) ….. 位置あわせされた対象者n人のデータ Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -21- 一般的な脳アトラス生成：STEP2 T’(S1) T’(S2) T’(Sn) ….. 位置あわせされた対象者n人のデータ 白質 ….. 灰白質 ….. 脳脊髄液 ….. 背景 ….. n個の画像データ全てを４ つのクラスに分類 一般的なアトラスの生成 Adaptative Segmentation of MRI data. Wells W., Grimson E., Kikinis R and Jolesz F. IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.15, p 429-442, 1996. 白質 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing 灰白質 脳脊髄液 背景 -22- データの詳細 • 生成された脳の一般的なアトラス……………… • T1とT2のボリュームデータ………….………… Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -23- T1ボリュームデータの読み込み Modulesメニューよ り,Volumesを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -24- T1ボリュームデータの読み込み Select Volume Fileをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -25- T1ボリュームデータの読み込み 『AutomaticSegmentation/t1』ディ レクトリにあるt1.nhdrデータを選択 し,Openボタンをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -26- T1ボリュームデータの読み込み t1データを読み込むための Volumesモジュールにおいて Applyをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -27- T1ボリュームデータの表示 Viewerにおいて t1ボリューム データを表示 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -28- T1ボリュームデータの表示 Choose viewアイコン より,Red slice only layout を選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -29- T1ボリュームデータのコントラスト 灰白質 白質 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -30- T2ボリュームデータの読み込み Viewerの状態を元の状態に 戻す(choose viewアイコン より,Conventional layout を選択) Select Volume File をクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -31- T2ボリュームデータの読み込み 『AutomaticSegmentation/t2』ディ レクトリにあるt2.nhdrデータを選択 し,Openボタンをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -32- T2ボリュームデータの読み込み t2データを読み込むた めのVolumesモ ジュールにおいて Applyをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -33- T2ボリュームデータの表示 Viewerにおいて t2ボリューム データを表示 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -34- T2ボリュームデータのコントラスト 脳脊髄液 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -35- 一般的なアトラス S1 S2 Sn ….. 25歳～40歳の健康的なn(=82人)を対象者とする 基準データはランダムに選ばれる t1とt2の基準データ Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -36- T1アトラス Fileメニューより,Add Volumeを 選択し,『atlas』ディレクトリより atlas_t1データを読み込む Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -37- T2アトラス Fileメニューより,Add Volumeを選 択し,『atlas』ディレクトリより atlas_t2データを読み込む Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -38- Atlas T2 Window/Levelの値をデータ が見やすいように設定 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -39- 学習データセット Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -40- Templete Builder : パラメータ設定 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -41- Templete Builder Modulesより,『Segmentation EMSegmentTemplateBuilder』を選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -42- Template Builder EMSegment Template Builderの GUIの操作ガイドが画面左側に現れる WizardタグにおけるParameter Setをクリックし, Create New Parametersを選択. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -43- Template Builder vtkMRMLEMSNode1 が作成される Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -44- Anatomical Tree Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -45- Anatomical Tree Wizardタグ内のAnatomical Tree において, Root上で右クリックし, add subclassを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -46- Anatomical Tree Wizardタグ内のNode Attitude 欄における,Nameよりノードの 名前を‘Background’に変更 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -47- Anatomical Tree Root上で右クリックし, add subclassを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -48- Anatomical Tree 2つ目のサブクラス名を Intracranial Cavityに変更 現在,Anatomical Treeは •Background •Intracranial Cavity の2つの要素を含む Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -49- Anatomical Tree WizardタグにおけるSelect colormapをクリックし,Labels を選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -50- Anatomical Tree Background上で右クリックし, add subclassを選択. 追加したサブクラス名をAirに 変更. Wizardタグ内のNode Attitude欄 における,LabelよりAirのラベル値を 0に設定 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -51- Anatomical Tree Backgroundに新たにSkull サブクラスを追加し,ラベル値 を3に設定. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -52- Anatomical Tree 同様にして, Intracranial Cavity に以下の3つのサブクラスを追加 し,それぞれのラベル値を設定： - Grey Matter, ラベル値：4 - White Matter, ラベル値：8 - CSF, ラベル値：5 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -53- Anatomical Tree Anatomical Tree以下の5つの要 素を持つこととなる. - Air, ラベル値：0 - Skull, ラベル値：3 - Grey Matter, ラベル値：4 - White Matter,ラベル値：8 - CSF,ラベル値：5 Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -54- アトラスの割り当て Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -55- アトラスの割り当て Wizardタグ内のAnatomical Tree欄 において,Airを選択. Probabilistic Atlasより, Select Volumeをクリックし, 確率アトラス atlas_backgroundをAir構造に指定. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -56- アトラスの割り当て Anatomical Tree欄におい て,Skullを選択. Select Volumeをクリックし, 確率 アトラスatlas_backgroundを Skull構造に指定. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -57- アトラスの割り当て Anatomical Tree欄において,Grey Matterを選択. Select Volumeをクリックし, 確率ア トラスatlas_greymatterをGrey Matter構造に指定. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -58- アトラスの割り当て Anatomical Tree欄におい て,White Matterを選択. Select Volumeをクリックし, 確率 アトラスatlas_whitematterを White Matter構造に指定. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -59- アトラスの割り当て Anatomical Tree欄におい て,CSFを選択. Select Volumeをクリックし, 確率 アトラスatlas_csfをCSF構造に指 定. Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -60- 患者データ (セグメンテーション対象画像) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -61- 患者データ(セグメンテーション対象画像) 脳構造をセグメンテーションした い画像として,T1ボリュームデータ を選択し,Addアイコン をク リック. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -62- 患者データ(セグメンテーション対象画像) T2ボリュームデータを選択 し,Addアイコンをクリック. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -63- 患者データ(セグメンテーション対象画像) EMSegmenterアルゴリズムにお いて,t1とt2ボリュームデータはセグ メンテーション対象データ. t2ボリュームをt1ボリュームに位 置あわせするためにAlign Target Imagesのチェック欄に チェックを入れ,Nextをクリック. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -64- 患者データ(セグメンテーション対象画像) 確認のためにポップアップ ウィンドウが表示されるの で,Yesをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -65- 輝度値の正規化 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -66- 輝度値の正規化 Wizardタグ内のNormalization Parametersにおける,Reset Defaultsをクリックし, MR T1 SPGRを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -67- 輝度値の正規化 WizardタグにおけるTarget Image をクリックしt2.nhdrを選択. Reset Defaultsをクリックし, MR T2を選択. Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -68- 輝度値の分布 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -69- 輝度値のガウス分布 Anatomical Treeにおいて,Grey Matterを選択 Intensity Distributionタグにおける SpecificationでManual Sampling を選択. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -70- 輝度値のガウス分布 Manual Samplingタブを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -71- 輝度値のガウス分布 Choose viewerアイコン より,Red Slice Only Layout を選択し,t1ボ リュームデータを選択. Viewerを以下のように設定： •Foreground：None •Label：None •Background：t1 Fit to Windowアイコン Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing をクリック. -72- 輝度値のガウス分布 Anatomical Tree欄において Grey Matterを選択し,t1ボ リュームデータ内における灰白 質の点を10点取得. (取得方法：Ctrl + Left Click) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -73- 輝度値のガウス分布 Intensity Distributionタブ をクリック t1とt2ボリュームデータにお いての灰白質の平均値と分 散 (Log)が計算され,表示さ れている. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -74- 輝度値のガウス分布 Anatomical Tree欄において White Matterを選択 Intensity Distributionタグにおける SpecificationでManual Sampling を選択. Manual Samplingタブをクリッ クし, t1ボリュームデータ内にお ける白質の点を10点取得. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -75- 輝度値のガウス分布 Intensity Distributionタブ をクリックし,計算された白質 の平均値,分散を確認. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -76- 輝度値のガウス分布 Anatomical Tree欄においてCSF を選択 Intensity Distributionタグにおける SpecificationでManual Samplingを選択. Manual Samplingタブをクリックし, t2ボリュームデータ内における脳 脊髄液の点を10点取得. (Background欄において,t2.nhdrを選択) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -77- 輝度値のガウス分布 Intensity Distributionタブをク リックし,計算された脳脊髄液の平 均値,分散を確認. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -78- 輝度値のガウス分布 同様にして,Anatomical Tree欄よ り,Airを選択し,t2ボリュームデータ 内において空気の点を10点取得. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -79- 輝度値のガウス分布 Intensity Distributionタブよ り,計算された空気の平均値, 分散を確認. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -80- 輝度値のガウス分布 Anatomical Tree欄より,Skullを選 択し,t1ボリュームデータ内におい て頭蓋骨の点を10点取得. (Background欄において,t1.nhdrを選択) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -81- 輝度値のガウス分布 Intensity Distributionタブ より,計算された頭蓋骨の平 均値,分散を確認. Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -82- EMにおける入力変数 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -83- EMセグメンテーションのパラメータ • 入力変数として,以下のパラメータがある – Global Prior p(L) Global Prior Weight – Gaussian Intensity Distribution p(L|I) Input Channel Weight – Probabilistic Atlas p(L|X) Atlas Weight Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -84- 背景の設定 Anatomical Treeにおい て,Backgroundを選択し, 以下のパ ラメータを入力: - Global Prior: 0.15 - Atlas Weight: 1 -Input Channel Weight: t1: 1.0 t2: 1.0 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -85- 頭蓋骨内の構造の設定 Anatomical Tree欄におい て,Intracranial Cavity欄を選択し, 以下のパラメータを入力： - Global Prior: 0.85 - Atlas Weight: 1 -Input Channel Weight -T1: 1.0 -T2: 1.0 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -86- 空気と頭蓋骨の設定 Global Prior: p(L) = 0.7 Atlas Weight: p(L|X) = 1 Air AirとSkullにおいて,以下の パラメータを入力. (入力する際には,Anatomical Treeで 各構造を選択し,入力) Input Channel Weight: t1, p(L|I) = 1.0 t2, p(L|I) = 1.0 Global Prior: p(L) = 0.3 Skull Atlas Weight: p(L|X) = 1 Input Channel Weight: t1, p(L|I) = 1.0 t2, p(L|I) = 1.0 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -87- 頭蓋骨内の設定 Global Prior: p(L) = 0.45 GM Atlas Weight: p(L|X) = 0.01 灰白質,白質,脳脊髄液 の各パラメータを入力. Input Channel Weight: t1, p(L|I) = 1.0 t2, p(L|I) = 0.1 Global Prior: p(L) = 0.3 WM Atlas Weight: p(L|X) = 0.7 Input Channel Weight: t1, p(L|I) = 0.95 t2, p(L|I) = 0.05 Global Prior: p(L) = 0.25 CSF Atlas Weight: p(L|X) = 0.01 Input Channel Weight: t1, p(L|I) = 0.1 t2,Harvard p(L|I) = 1.0 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Medical School National Alliance for Medical Image Computing Nextをクリック -88- アトラスを患者データに 位置あわせ Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -89- EMの流れ：患者特有のアトラス生成 位置あわせと正規化された 患者データ T(t2n) t1n 一般的な脳アトラス 白質 脳脊髄液 灰白質 背景 アトラスを実験データに位置あわせ 一般的なアトラスを患者特有のアトラスを生成する 際に使用した画像データへ位置あわせ 患者特有のアトラス Anatomical Guided Segmentation with non-stationary tissue class distributions in an expectation maximization framework. Pohl K., Bouix S., Kikinis R. and Grimson E. In Proc.ISBIT 2004: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging:From Nano to Macro, pp 81-84 白質 脳脊髄液 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing 灰白質 背景 -90- アトラスを患者データに位置あわせ Wizardタグ内のAtlas to target Registration Parameter欄において Atlas (Moving) Imageをatlas_t1に設定 以下の位置あわせのアルゴリズムを選択: -Affine Registration: Rigid, MI -Deformable Registration: B-Spline, MI Nextをクリック Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -91- セグメンテーション Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -92- EMの流れ：セグメンテーション 正規化された 患者データ 正規化されたT(t2) 正規化されたt1 Anatomical Guided Segmentation with nonstationary tissue class distributions in an expectation maximization framework. Pohl K., Bouix S., Kikinis R. and Grimson E. In Proc.ISBIT 2004: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging:From Nano to Macro, pp 81-84 患者特有のアトラス 白質 脳脊髄液 灰白質 背景 Expectation-Maximization アルゴリズムを使うことでセ グメンテーションを行う Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -93- セグメンテーション 作業ディレクトリを選択 Wizardタグ内のOutputLabelmap欄に おけるOutputLabelmapをクリックし, Create a New Volumeを選択 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -94- セグメンテーション Runをクリック (EMセグメンテーションが実行される) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -95- セグメンテーション Viewerの状態を元に戻す. (choose viewアイコンからConventional layoutを選択) Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -96- セグメンテーション結果 Foreground欄に EMSegmentationボリューム データを, Background欄にt1ボ リュームデータを設定する. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -97- セグメンテーション結果 LinksアイコンがOn状態 に なっていることを確認 し,foregroundのEMセグメン テーション結果画像をスライダ を用いて表示する. EMセグメンテーションの結果 ボリューム画像が,t1ボリュー ム画像に重ね合わせて見るこ とが可能. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -98- 謝辞 National Alliance for Medical Image Computing NIH U54EB005149 Thanks to Kilian Pohl, Brad Davis, Sylvain Bouix and Robert Yaffe. Neuroimage Analysis Center NIH P41RR013218 Computer Science and Artificial Intelligence Lab-MIT, Surgical Planning Lab-Harvard Medical School Thanks to Sandy Wells, Martha Shenton, Alex Guimond, Simon Warfield and Eric Grimson. Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing -99- 翻訳 スライド翻訳：木西 基 ** 監守：波多 伸彦 * * Surgical Plannninng Laboratory, Harvard Medical School ** 知的画像処理研究室, 立命館大学 Automatic Segmentation. Sonia Pujol, Ph.D., Harvard Medical School National Alliance for Medical Image Computing 100
© Copyright 2024 ExpyDoc
