Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:4d990f0f-8a75-484c-bee8-17e21317e4a1" >
Deep learning from ...
Deep learning from MRI-derived labels enables automatic brain tissue classification on human brain CT
-
- Srikrishna, Meera (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,University of Gothenburg,Sahlgrenska University Hospital, Wallenberg Laboratory,Institutionen för neurovetenskap och fysiologi, sektionen för psykiatri och neurokemi,Wallenberg Centre for Molecular and Translational Medicine,Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry
-
- Pereira, Joana B. (författare)
- Karolinska Institutet,Karolinska Institute,Lund University,Lunds universitet,Klinisk minnesforskning,Forskargrupper vid Lunds universitet,Clinical Memory Research,Lund University Research Groups
-
- Heckemann, Rolf A. (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för medicinsk strålningsvetenskap,Institute of Clinical Sciences, Department of Medical Radiation Sciences
-
visa fler...
-
- Volpe, Giovanni, 1979 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,University of Gothenburg,Institutionen för fysik (GU),Department of Physics (GU)
-
- van Westen, Danielle (författare)
- Lund University,Lunds universitet,Diagnostisk radiologi, Lund,Sektion V,Institutionen för kliniska vetenskaper, Lund,Medicinska fakulteten,Neuroradiologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Diagnostic Radiology, (Lund),Section V,Department of Clinical Sciences, Lund,Faculty of Medicine,Neuroradiology,Lund University Research Groups,Skåne University Hospital
-
- Zettergren, Anna, 1978 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Centrum för åldrande och hälsa (AgeCap),Institutionen för neurovetenskap och fysiologi,Centre for Ageing and Health (Agecap),Institute of Neuroscience and Physiology
-
- Kern, Silke (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för neurovetenskap och fysiologi, sektionen för psykiatri och neurokemi,Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry
-
- Wahlund, Lars Olof (författare)
- Karolinska Institutet,Karolinska Institute
-
- Westman, Eric (författare)
- Karolinska Institutet,Karolinska Institute
-
- Skoog, Ingmar, 1954 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Centrum för åldrande och hälsa (AgeCap),Institutionen för neurovetenskap och fysiologi,Centre for Ageing and Health (Agecap),Institute of Neuroscience and Physiology
-
- Schöll, Michael (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,University of Gothenburg,University College London,Sahlgrenska University Hospital, Wallenberg Laboratory,Institutionen för neurovetenskap och fysiologi, sektionen för psykiatri och neurokemi,Wallenberg Centre for Molecular and Translational Medicine,Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- Elsevier BV, 2021
- 2021
- Engelska.
-
Ingår i: NeuroImage. - : Elsevier BV. - 1053-8119 .- 1095-9572. ; 244
- Relaterad länk:
-
http://dx.doi.org/10... (free)
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
https://lup.lub.lu.s...
-
https://doi.org/10.1...
-
http://kipublication...
-
https://gup.ub.gu.se...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Automatic methods for feature extraction, volumetry, and morphometric analysis in clinical neuroscience typically operate on images obtained with magnetic resonance (MR) imaging equipment. Although CT scans are less expensive to acquire and more widely available than MR scans, their application is currently limited to the visual assessment of brain integrity and the exclusion of co-pathologies. CT has rarely been used for tissue classification because the contrast between grey matter and white matter was considered insufficient. In this study, we propose an automatic method for segmenting grey matter (GM), white matter (WM), cerebrospinal fluid (CSF), and intracranial volume (ICV) from head CT images. A U-Net deep learning model was trained and validated on CT images with MRI-derived segmentation labels. We used data from 744 participants of the Gothenburg H70 Birth Cohort Studies for whom CT and T1-weighted MR images had been acquired on the same day. Our proposed model predicted brain tissue classes accurately from unseen CT images (Dice coefficients of 0.79, 0.82, 0.75, 0.93 and 0.98 for GM, WM, CSF, brain volume and ICV, respectively). To contextualize these results, we generated benchmarks based on established MR-based methods and intentional image degradation. Our findings demonstrate that CT-derived segmentations can be used to delineate and quantify brain tissues, opening new possibilities for the use of CT in clinical practice and research.
Ämnesord
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Neurovetenskaper (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Basic Medicine -- Neurosciences (hsv//eng)
Nyckelord
- Brain image segmentation
- computed tomography (CT)
- Convolutional neural networks (CNN)
- Deep learning
Publikations- och innehållstyp
- art (ämneskategori)
- ref (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Srikrishna, Meer ...
-
Pereira, Joana B ...
-
Heckemann, Rolf ...
-
Volpe, Giovanni, ...
-
van Westen, Dani ...
-
Zettergren, Anna ...
-
visa fler...
-
Kern, Silke
-
Wahlund, Lars Ol ...
-
Westman, Eric
-
Skoog, Ingmar, 1 ...
-
Schöll, Michael
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Klinisk medicin
-
och Radiologi och bi ...
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Medicinteknik
-
och Medicinsk bildbe ...
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Medicinska och f ...
-
och Neurovetenskaper
- Artiklar i publikationen
-
NeuroImage
- Av lärosätet
-
Lunds universitet
-
Karolinska Institutet
-
Göteborgs universitet