Detección automática de lesiones activas en esclerosis múltiple usando substracción de imágenes y campos de deformación - Salem, Mostafa; Valverde, Sergi; Cabezas, Mariano; Pareto, Deborah; Oliver, Arnau; Salvi, Joaquim; Rovira, Alex; Lladó, Xavier (Seram, 2018)
Objetivo • Proponer un método automático de detección de nuevas lesiones en T2-w aplicado a la Esclerosis Múltiple (ME) • Diseñar un modelo de regresión logística basado en características de cambio entre adquisiciones temporales como la substracción de imágenes o los campos de deformación. • Analizar el efecto de las características de deformación del modelo propuesto. • Evaluar la capacidad del modelo propuesto detectando nuevas lesiones así como la capacidad de reducir los falsos positivos en los casos sin aparición de éstas Material y método: • Analizamos el modelo propuesto utilizando 60 resonancias magnéticas (3T) con adquisiciones basales y al cabo de 12 meses (follow up) incluyendo las secuencias de imagen T2- w, PD-w, FLAIR y T1-w • 36 de los pacientes presentaron nuevas lesiones en T2-w al cabo de un año, mientras que el resto 24 no presentaron nuevas lesiones • Todas las imágenes fueron pre procesadas y co registradas utilizando registro multiresolución etapa Los campos de deformación Jacobians Divergence y Normalized Divergence entre los puntos temporales fueron calculados utilizando el algoritmo Demons de registro no rígido