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基于 SAM 的脑功能磁共振成像中的脑提取模型
通过使用 Meta 发布的可用的全神经网络模型 SAM，本研究探讨了自动化分割算法在神经影像领域去除头骨伪影的高效性，结果表明了其潜在的应用价值。
PDF6 months ago
DeepBet: T1 加权 MRI 的快速脑提取使用卷积神经网络
使用深度学习方法构建了一种名为 Deepbet 的快速、高精度的脑提取工具，其对磁共振成像数据进行了分割，并在交叉验证中表现出了新的最先进性能，Dice 分数中位数为 99.0%，优于现有的模型，而且相对于当前方法加速了约 10 倍。
PDFa year ago
KDD神经影像数据的一次性联合提取、注册和分割
本文研究了神经影像数据中的一次性联合提取、配准和分割问题，提出了一种统一的端到端框架 JERS，它利用一个标记的模板图像和一些未标记的原始图像进行训练，通过自监督相互增强来优化提取、配准和分割任务。实证结果表明，我们提出的方法在提取、配准和
PDFa year ago
SAM vs BET: 基于深度学习的磁共振图像脑提取和分割的比较研究
本文对比研究了 Segment Anything Model 与当前广泛应用的 BET 技术在用于脑扫描的 MRI 数据中的效果差异并发现，在信号不均匀、像素分辨率不同、或者存在于脑和脑膜外侧部分的损伤等情况下，SAM 表现更佳，有望成为更
PDFa year ago
KDDERNet: 神经影像数据无监督集体提取和注册
本研究提出了 ERNet 方法来解决神经影像数据中的无监督集成的脑区提取和配准问题，该方法通过一对多级脑区提取和配准模块学习提取掩模和变换，实现迭代提取准确性并成功匹配至目标影像。实验结果表明，ERNet 可以有效地提高神经影像数据处理中的
PDF2 years ago
基于联合主成分分析 / 图像重建方法的正常与病理图像脑部提取
本文提出了一个大脑图像处理方法，能够考虑到强病理情况下的大脑提取，包括正常大脑组织与病理组织，使用主成分分析、总变差项、和稀疏项分解图像，在固定的配准空间进行统计建模，成功提取了正常与带病理图像，实验结果表明，该方法的性能胜过其他流行模型，
PDF7 years ago