<DIV>
<DIV>
<P>Hello,</P>
<P>Can I use watershed example (from ITK1.8\Examples\WatershedSegmentation1.cxx) with Brain MRIs (Raw format)?&nbsp; When I try to use Watershed example on Brain MRI with tumour, with following parameters range-&nbsp; </P>
<P>Conductance Term -&gt; 1-4, No. of Iterations - 3 - 10, Threshold (%) - 0.0 - 0.3, Level Of Watershed 0.01 - 0.05,<BR>Principle Componenet Analysys - On. I am not sure if I need to use Principle Componenet Analysys.</P>
<P>I get following error: ------&gt;</P>
<P>itk::ExceptionObject (0104F288)<BR>Location: "Unknown"<BR>File: C:\ITK_1.8\InsightToolkit-1.8.0\Code\Algorithms\itkWatershedSegmentTreeGen<BR>erator.txx<BR>Line: 436<BR>Description: itk::ERROR: itk::watershed::SegmentTreeGenerator::MergeSegments:: A<BR>n unexpected and fatal error has occurred. This is probably the result of overth<BR>resholding of the input image.</P>
<P>Do you have any suggestions?&nbsp; I have attached the image.&nbsp; I give .mhd file as an input to that example program.</P>
<P>Thanks.</P></DIV><BR><BR><B><I>Luis Ibanez &lt;luis.ibanez@kitware.com&gt;</I></B> wrote:
<BLOCKQUOTE class=replbq style="PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #1010ff 2px solid"><BR>Hi Neha,<BR><BR>We don't have examples of these two filters are this point.<BR>This issue has been entered as a feature request in the<BR>bug tracker. Bug # 1309:<BR><BR>http://www.itk.org/Bug/bug.php?op=show&amp;bugid=1309&amp;pos=0<BR><BR>----<BR><BR>Regarding your question about pre-post contrast:<BR><BR>Yes, it is worth to give it a try at subtracting these two<BR>images. You will recognize if registration is needed if<BR>you see a lot of borders in the structures after the<BR>subtraction.<BR><BR>It is quite likely that you will need deformable registration<BR>since the image acquisition process for Breast under MRI does<BR>not restrict patient movement.<BR><BR>The deformable registration methods in ITK have been previously<BR>applied to registration of MRI Breast images. In particular the<BR>combination of BSplineDeformableTransform and MutualInformation.<BR><BR>Look for
 example at the Tutorials<BR><BR>http://www.itk.org/HTML/Tutorials.htm<BR><BR>In particular the session on Registration by Dr. Lydia Ng.<BR>http://www.itk.org/CourseWare/Training/RegistrationMethodsOverview.pdf<BR><BR>You will find examples on deformable registration of pre/post<BR>constrast MRI Breast images in page 64.<BR><BR><BR><BR>Regards,<BR><BR><BR><BR>Luis<BR><BR><BR><BR>--------------------------<BR>neha k wrote:<BR><BR>&gt; Hello Luis,<BR>&gt; Thanks for your reply. Is there any example on <BR>&gt; GrayScaleFillHoleImageFiler or GrayScaleGrindPeakImageFilter? What <BR>&gt; book can I refer to understand these filters?<BR>&gt; <BR>&gt; Also, can you please let me know what you mean by "fine tune the structuring<BR>&gt; element for matching the relative size of calcifications in image". <BR>&gt; <BR>&gt; Since I need pair of breast MRIs (Which unfortunately are not avilable <BR>&gt; to me) I checked mypacs.net, where I found one set of images GRE-images <BR>&gt; at following
 link - <BR>&gt; http://www.mypacs.net/cgi-bin/repos/mpv3_repo/wrm/repo-view.pl?cx_subject=28078&amp;cx_image_only_mode=off&amp;cx_repo=mpv3_repo&amp;cx_from_folder <BR>&gt; <HTTP: repo-view.pl?cx_subject="28078&amp;cx_image_only_mode=off&amp;cx_repo=mpv3_repo&amp;cx_from_folder" wrm mpv3_repo repos cgi-bin www.mypacs.net>=<BR>&gt; Fil. 9,10 and 11. Does it make sense to use these 2 images, <BR>&gt; subtracting them and applying Watershed on the result. If so, how can I <BR>&gt; decide by checking these images if that needs deformable registration?<BR>&gt; Any input on this is most appreciated. <BR>&gt; Thanks,<BR>&gt; Neha<BR>&gt; <BR>&gt; */Luis Ibanez <LUIS.IBANEZ@KITWARE.COM>/* wrote:<BR>&gt; <BR>&gt; <BR>&gt; HI Neha,<BR>&gt; <BR>&gt; You can find Breat images at<BR>&gt; <BR>&gt; www.mypacs.net<BR>&gt; <BR>&gt; you can create an account for free and<BR>&gt; download real datasets.<BR>&gt; <BR>&gt; Look for the title "Shared Cases" and<BR>&gt; click in "Breast".<BR>&gt; <BR>&gt;
 --<BR>&gt; <BR>&gt; You may want try the advanced Mathematical Morphology<BR>&gt; methods such as: FillHole and GrindPeak.<BR>&gt; <BR>&gt; http://www.itk.org/Insight/Doxygen/html/classitk_1_1GrayscaleFillholeImageFilter.html<BR>&gt; http://www.itk.org/Insight/Doxygen/html/classitk_1_1GrayscaleGrindPeakImageFilter.html<BR>&gt; <BR>&gt; Taking an input imag, applying one of these filter and<BR>&gt; then subtracting from the original may enhance spiculations<BR>&gt; and calcificaitions. You will have to fine tune the structuring<BR>&gt; element for matching the relative size of calcifications in your<BR>&gt; image.<BR>&gt; <BR>&gt; <BR>&gt; Regards,<BR>&gt; <BR>&gt; <BR>&gt; Luis<BR>&gt; <BR>&gt; ----------------------------<BR>&gt; neha k wrote:<BR>&gt; <BR>&gt; &gt; Hello All,<BR>&gt; &gt;<BR>&gt; &gt; I am working on Breast Image Segmention for deleneating lesions,<BR>&gt; ducts<BR>&gt; &gt; and fat tissues. Problem is that I don't have Breast Images with<BR>&gt; &gt; contrast
 agent used. Hence I can't have pre and post contrast agent<BR>&gt; &gt; to subtract them and locate tumour etc. What will be the best way to<BR>&gt; &gt; segment such breast images (in RAW format). I am currently trying to<BR>&gt; &gt; use Watershed segmentation and not getting any good results with it.<BR>&gt; &gt; It causes lot of oversegmentation. I have not used Level Set Seg.<BR>&gt; &gt; method yet.<BR>&gt; &gt; Any input is appreciated.<BR>&gt; &gt;<BR>&gt; &gt; Thanks,<BR>&gt; &gt; Neha<BR>&gt; &gt;<BR>&gt; &gt;<BR>&gt; <BR>&gt; <BR>&gt; <BR>&gt; ------------------------------------------------------------------------<BR>&gt; Do you Yahoo!?<BR>&gt; Yahoo! Mail – CNET Editors' Choice 2004. Tell them what you think <BR>&gt; <HTTP: 4852-9236_7-30980704.html?part="editchoice" Yahoo_Mail reviews.cnet.com>. <BR>&gt; <BR><BR><BR><BR><BR></BLOCKQUOTE></DIV><p>__________________________________________________<br>Do You Yahoo!?<br>Tired of spam?  Yahoo! Mail has the best spam
 protection around <br>http://mail.yahoo.com