Towards automatic segmentation of MS lesions inPD/T2 MR images
M. Stella Atkins, Mark S. Drew, and Zinovi TauberSchool of Computing Science, Simon Fraser University,
Vancouver, B.C. Canada V5A 1S6emailfstella,mark,[email protected]
Web: http://www.cs.sfu.ca
2Observation on PD and T2 Images:
) CONSPICUOUS LESIONS PIXELS ARE HIGH IN BOTH PD AND T2.
USE feature space == scatterplot of PD vs. T2
(a) (b)
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PD
T2
(c) (d)
(a): PD image. (b): T2 image. (c): PD – T2 feature space: simple threshold indicated by lines. (d): Simple thresholding: (PD> T ) &&(T2> T ), where hereT �165.
3)How to Automatically Threshold?
)How to Characterize Partial Volume Effects?
—————————————————————————
Algorithm:
Automatic Threshold for Conspicuous Pixels
Three Steps
4) Step A:
! Combine all MR images.
(a)
(b)
(c)
(d)
(a): PD image, with conspicuous lesion: “Patient 303”, slice 16. (b): T2 image, with conspicuous lesion. (c): PD image, with subtlelesion: “Patient 303”, slice 10. (d): T2 image, with subtle lesion.
5! Re-map PD,T2 data to log(T2) AND log(T2+PD).
! linearizes data best.
! Find regression line: use ROBUST estimation toautomatically yield inlier confidence interval.(Here we use Least Median of Squares regression.)
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log(T2)
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(PD
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23
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(b)
(a): PD – T2 feature space. (b): log T2 – log AV feature space, with AV=(PD+T2)/2. Solid line: robust regression; dashed line: leastsquares regression; dotted lines: robust confidence intervalTA.
6) Step B:
! Translate and rotate to make best-fit line the new abscissa.
! Find robust 1D location estimate: automaticallygives upper threshold.Pixels above threshold are candidate conspicuous lesion pixels.
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1 2 3 4 5 6 7-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
(a)
(b)
(a): Rotated feature space points, utilizing data from all brain slices. (b): Outlier detection (very dark image pixels are not shown, fordisplay). Outliers are shown in gray. The outlier region isTB.
7
) Step C:
! Find the “beam” — inlier confidence interval for conspicuous pixels only.
! To do so, find robust 2D regression line though high-high pixelsautomatically identified in Step B.
(a)
(b) (c)
(a): Inlier beam (TC) arises from regression using conspicuous pixels only. (b): Candidate conspicuous pixels for slice showing “hot”lesion. (c): Candidate conspicuous pixels for slice showing subtle lesion.
8Automatic Identification of Partial-Volume Effects Pixels
) For each slice separately:
! Identify conspicuous lesion pixels: rotated flog T2, log (T2+PD)g pairs thatlie above conspicuous threshold and in the beam.Cull conspicuous pixels that are not 9-connected.
! Identify pixels having partial volume effects:Make probability density out of the PD image andIdentify as pixels having a partial-volume effect thosenon-conspicuous pixels that are inside the beam,
and have high enough probability of being close to a conspicuous pixel.
9
(a)
(b)
(c)
(d)
(a): Convolution of product of conspicuous pixel mask with PD image, for slice showing hot lesion. (b): Partial-volume pixels areidentified as those in conspicuous pixel beam, with high probability in Fig. (a). (c): Convolution image for slice showing hot lesion. (d):Partial-volume pixels.
10No Identification of Conspicuous Lesions if None Exist
(a)
(b)
(a): Data with negligible conspicuous lesion data: Step B producesTB. (b): The Step C regression for candidate conspicuous lesionpixels uses inlier data with respect to the confidence intervalTA for Step A, and outlier data with respect toTB. Regressions for bothStep A and Step C are shown in the figure. Only a few pixels are identified as conspicuous, and none survive further spatial processing.
