• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

[传统脑部磁共振成像上多发性硬化病变的分割方法]

[Approaches to segment multiple-sclerosis lesions on conventional brain MRI].

作者信息

Souplet J-C, Lebrun C, Chanalet S, Ayache N, Malandain G

机构信息

INRIA - EPI Asclépios, 2004, route des Lucioles, B.P. 93, 06902 Sophia-Antipolis cedex, France.

出版信息

Rev Neurol (Paris). 2009 Jan;165(1):7-14. doi: 10.1016/j.neurol.2008.04.009. Epub 2008 Jun 2.

DOI:10.1016/j.neurol.2008.04.009
PMID:18808780
Abstract

Different sets of criteria are currently used for the diagnosis of multiple sclerosis (MS). Some are based on clinical features, while others are related to imaging findings. Among the image processing systems, specific criteria include spatial dissemination of lesions in one image or their temporal dissemination in images acquired at different time points. In addition, the evolution of the lesion load can be used to evaluate treatment efficiency in MS clinical research. Consequently, obtaining a precise segmentation of the MS lesion appears to be crucial. In the literature, a number of semi-automated or completely automated approaches have been proposed enabling a reduction of the inter- and intra-expert variability for manual delineations. A comprehensive state-of-the-art classification of the most representative systems is presented here.

摘要

目前,多发性硬化症(MS)的诊断采用了不同的标准集。有些基于临床特征,而另一些则与影像学表现有关。在图像处理系统中,特定标准包括病变在一幅图像中的空间分布或其在不同时间点获取的图像中的时间分布。此外,病变负荷的变化可用于评估MS临床研究中的治疗效果。因此,获得MS病变的精确分割似乎至关重要。在文献中,已经提出了许多半自动或完全自动化的方法,以减少专家间和专家内手动描绘的变异性。本文介绍了最具代表性系统的全面最新分类。

相似文献

1
[Approaches to segment multiple-sclerosis lesions on conventional brain MRI].[传统脑部磁共振成像上多发性硬化病变的分割方法]
Rev Neurol (Paris). 2009 Jan;165(1):7-14. doi: 10.1016/j.neurol.2008.04.009. Epub 2008 Jun 2.
2
Automated segmentation of multiple sclerosis lesions by model outlier detection.通过模型离群值检测实现多发性硬化症病变的自动分割。
IEEE Trans Med Imaging. 2001 Aug;20(8):677-88. doi: 10.1109/42.938237.
3
Time-series analysis of MRI intensity patterns in multiple sclerosis.多发性硬化症中MRI强度模式的时间序列分析。
Neuroimage. 2003 Oct;20(2):1193-209. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00354-9.
4
The role of MRI in the diagnosis of multiple sclerosis.磁共振成像在多发性硬化诊断中的作用。
Adv Neurol. 2006;98:125-46.
5
[Recommendations for using and interpreting magnetic resonance imaging in multiple sclerosis].[多发性硬化症中磁共振成像的使用与解读建议]
Neurologia. 2010 May;25(4):248-65.
6
MRI in the diagnosis of pediatric multiple sclerosis.磁共振成像在儿童多发性硬化症诊断中的应用
Neurology. 2009 Mar 17;72(11):961-7. doi: 10.1212/01.wnl.0000338629.01627.54. Epub 2008 Nov 26.
7
Accuracy and reproducibility of manual and semiautomated quantification of MS lesions by MRI.通过磁共振成像对多发性硬化病变进行手动和半自动定量分析的准确性及可重复性
J Magn Reson Imaging. 2003 Mar;17(3):300-8. doi: 10.1002/jmri.10258.
8
Quantification of multiple sclerosis lesion load and brain tissue volumetry using multiparameter MRI: methodology and reproducibility.使用多参数磁共振成像对多发性硬化病变负荷和脑组织容积进行定量分析:方法与可重复性
Magn Reson Imaging. 2005 Apr;23(3):445-52. doi: 10.1016/j.mri.2004.12.005.
9
Automated segmentation of multiple sclerosis lesion subtypes with multichannel MRI.利用多通道磁共振成像自动分割多发性硬化病变亚型
Neuroimage. 2006 Sep;32(3):1205-15. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.04.211. Epub 2006 Jun 22.
10
Automatic "pipeline" analysis of 3-D MRI data for clinical trials: application to multiple sclerosis.用于临床试验的3D磁共振成像数据自动“流水线”分析:在多发性硬化症中的应用
IEEE Trans Med Imaging. 2002 Oct;21(10):1280-91. doi: 10.1109/TMI.2002.806283.

引用本文的文献

1
Machine learning for refining interpretation of magnetic resonance imaging scans in the management of multiple sclerosis: a narrative review.机器学习在多发性硬化症管理中优化磁共振成像扫描解读的应用:一项叙述性综述
R Soc Open Sci. 2025 Jan 22;12(1):241052. doi: 10.1098/rsos.241052. eCollection 2025 Jan.
2
Resting state fMRI connectivity analysis as a tool for detection of abnormalities in five different cognitive networks of the brain in Multiple Sclerosis patients.静息态功能磁共振成像连接性分析作为检测多发性硬化症患者大脑五个不同认知网络异常的工具。
Clin Case Rep Rev. 2016 Sep;2(9):464-471. doi: 10.15761/CCRR.1000S1001. Epub 2016 Jul 30.