Brain White Matter Hyperintensities Segmentation of T2-FLAIR MRI Using L*a*b* Color Transformation and K-Neasrest Neighbor Means Classifier

Abstract

T2-플레어 MRI 영상에서 뇌백질 고강도(White Matter Hyperintensity, WMH)로는 알츠하이머 또는 혈관성치매 또는 발작의 위험을 나타낸다. 기존의 많은 연구에서 뇌백질 고강도는 혈관성 질병의 증대된 위험을 예측할 수 있는 것으로 알려져 있다. WMH는 위험도를 식별하는 새로운 정량적 중간마커로 간주되고 있다. 본 논문에서는 T2 플레어 MRI로부터 WMH를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 두 개의 분할단계로 구성되는데, 첫째, 형태론적 기술과 k-means 집단화를 이용하여 입력영상에서 두개골로부터 뇌질을 분리시킨다. 둘째, 흑백 뇌질 영상은 L*a*b* 컬러 영상으로 변환되고, 다음 k-nearest neighbor means 분류 알고리듬을 통해 WMH, 비-WMH, 그리고 배경 영역으로 분할된다. 실제 T2 플레어 MRI 영상에 대한 실험을 통해 높은 recall,과 precision을 갖는 좋은 성능을 보였으며, Graph Cut 알고리듬에 비하여 안정적인 성능을 보였다.