Boundary Extraction of Multichannel Magnetic Resonant Images Based on a Model of Particle Motion in a Vector Field Derived from Local Color Distance Images

Abstract

ภาพเรโซแนนซ์แม่เหล็กหรือภาพเอ็มอาร์แต่ละชนิดมีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับการวินิจฉัยโรคที่แตกต่างกันโดยแพทย์อาจจะแยกวิเคราะห์ภาพเอ็มอาร์แต่ละภาพเดี่ยว ๆ หรือนำภาพเอ็มอาร์หลายชนิดมาวิเคราะห์พร้อมกันเพื่อให้ได้รับข้อมูลที่มากขึ้น ในกรณีหลังการนำภาพเอ็มอาร์หลายชนิดมาประกอบเข้าด้วยกันทำให้เกิดเป็นภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณขึ้น การวิเคราะห์ภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณจะมีความซับซ้อนยุ่งยากกว่าการวิเคราะห์ภาพเอ็มอาร์เดี่ยว ๆ ทั้งในแง่ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นและมีความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างช่องสัญญาณเกิดขึ้น บทความนี้นำเสนอวิธีการหนึ่งในการวิเคราะห์ภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณได้แก่การสกัดเขตแดนของภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณโดยใช้แบบจำลองการเคลื่อนที่ของอนุภาคในสนามเวกเตอร์ที่สร้างจากภาพระยะทางในปริภูมิสีเฉพาะที่ วิธีการที่นำเสนอพัฒนามาจากแบบจำลองการเคลื่อนที่ของอนุภาคในสนามเวกเตอร์ภาพซึ่งแต่เดิมสามารถประยุกต์ใช้ได้เฉพาะกับภาพเฉดสีเทาเท่านั้น บทความนี้ได้นำเสนอสนามเวกเตอร์แบบใหม่ที่ใช้ในแบบจำลองที่สามารถคำนวณได้โดยตรงจากภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณได้ซึ่งประกอบด้วย 1) สนามเวกเตอร์แนวฉากแบบบีบอัดที่สร้างโดยการรวบรวมเวกเตอร์ระยะขจัดจากจุดศูนย์กลางไปยังจุดเซนทรอยด์ของภาพระยะทางในปริภูมิสีเฉพาะที่ 2) สนามเวกตอร์ขอบที่สร้างมาจากสนามเวกเตอร์ที่มีลักษณะเหมือนสนามเวกเตอร์แฮมิลโทเนียนเกรเดียนต์ที่ดัดแปลงจากสูตรการคำนวณสนามเวกเตอร์แนวฉากแบบบีบอัด ผลการทดลองการแบ่งส่วนภาพเอ็มอาร์หลายช่องสัญญาณโดยใช้ขั้นตอนวิธีที่นำเสนอซึ่งประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ Rand Index, Global Consistency Error, Normalized Variation of Information, Boundary Displacement Error และ Dice coefficients พบว่าขั้นตอนวิธีที่นำเสนอมีประสิทธิภาพดีมากและใช้เวลารวดเร็วในการสกัดเขตแดนของภาพเอ็มอาร์

Each type of magnetic resonance (MR) image has distinctive features suitable for the diagnosis of different lesions, in which doctors can analyze each MR image separately or combine several MR images, of different types, to gain more information. In the latter case, the combination of MR images of different types results in a multichannel MR image. Analyzing a multichannel MR image is far more difficult than analyzing a single MR image due to the larger data volume and the complexity of inter-channel data relation. This article presents one of the methods for analyzing a multichannel MR image, namely, boundary extraction of a multichannel MR image using a model of particle motion in a vector field derived from local color distance images (PMLCD). The proposed method is developed from the boundary extraction algorithm based on particle motion in a vector image field (PMVIF), which could previously only be applied to grayscale images. This paper proposes two new vector fields, used in the model, which can be computed directly from a multichannel MR image: 1) the normal compressive vector field derived from the center-to-centroid vectors of local color distance images. 2) The edge vector field derived from the Hamiltonian gradient-like vector field modified from the normal compressive vector field. Performance evaluation results of multichannel MR image segmentation using Rand Index (RI), Global Consistency Error (GCE), Normalized Variation of Information (NVI), Boundary Displacement Error (BDE), and Dice Coefficients indicate that the proposed method has good performance and fast computation time.