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Registration Error and Intensity Similarity Based Label Fusion for Segmentation - 13/03/19

Doi : 10.1016/j.irbm.2019.02.001 
X.-B. Lin a, , X.-X. Li a, D.-M. Guo b
a Faculty of Electronic Information and Electric Engineering, Dalian University of Technology, China 
b The Second Hospital, Dalian Medical University, China 

Corresponding author.

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Abstract

Background

Label fusion is a core step of Multi-Atlas Segmentation (MAS), which has a decisive effect on segmentation results. Although existed strategies using image intensity or image shape to fuse labels have got acceptable results, there is still necessity for further performance improvement. Here, we propose a new label fusion strategy, which considers the joint information of intensity and registration quality.

Methods

The correlation between any two atlases is taken into account and the probability that two atlases both give wrong label is used to compute the fusion weights. The probability is jointly determined by the registration error and intensity similarity of the two corresponding atlas-target image pairs. The proposed label fusion algorithm is named Registration Error and Intensity Similarity based Label Fusion (REIS-LF).

Results

Using 3D Magnetic Resonance (MR) images, the proposed REIS-LF algorithm is validated in brain structure segmentation including the hippocampus, the thalamus and the nuclei of the basal ganglia. The REIS-LF algorithm has higher segmentation accuracy and robustness than the baseline AQUIRC-W algorithm.

Conclusions

Taking the registration quality, the inter-atlas correlations and intensity differences into account in label fusion benefits to improve the object segmentation accuracy and robustness.

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Graphical abstract

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Highlights

The fusion weight is jointly given by registration quality and intensity similarity.
The correlation between atlases is taken into account when computing weights.
Improvements in accuracy and robustness in brain structure segmentation.

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Keywords : Multi-atlas segmentation, Label fusion, Registration error estimation, Intensity similarity


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