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HAITCH: 胎儿多壳扩散加权 MRI 的形变和运动校正框架
HAITCH 是第一个也是唯一一个公开可用的工具，用于纠正和重建多壳高角分辨率的胎儿弥散磁共振成像数据，能够消除伪迹并重建适用于高级扩散建模的胎儿 dMRI 数据，为在具有挑战性的成像条件下更可靠地分析胎儿大脑微结构和胼胝体成像铺平了道路。
PDF8 days ago
用于快速和高保真扩散磁共振成像的同时 q 空间采样优化和重建
提出了 SSOR 框架，通过优化 q 空间采样，结合扩散磁共振成像在 q 空间和图像域的特性，使用连续表示的球谐函数和重建网络，应用 l1 范数和总变差正则化，从而实现了对组织微结构特性和结构连接性进行非侵入性研究的有效捕获和重建。
PDF6 months ago
新生儿和婴儿脑白质纤维估计中的跨年龄和跨场地域偏移影响
利用深度学习模型从有限扩散磁共振成像数据中估计组织微结构已取得很好的效果，但是在测试和训练数据来自不同扫描仪、协议，或者应用于具有固有变化的婴儿和儿童不断发展的大脑时，这些模型面临着领域转移挑战。我们在 201 名新生儿和 165 名婴儿的
PDF6 months ago
使用缩放残差自助法在任意数据集上改进白质束分割的泛化能力
本研究提出了一种通过使用缩放残差自助法改进的白质束分割方法，以提高模型对任意测试数据集的泛化性能。实验证明，在不同设置下，我们的方法一致提高了白质束分割的泛化能力。
PDF9 months ago
面向结构连续的扩散磁共振成像信号的神经球谐函数
我们提出了一种新颖的方法来建模扩散磁共振成像（dMRI）数据集，该方法利用人脑的结构相干性，仅使用来自单个被试的数据。使用神经网络来参数化球面谐波级数（NeSH）以表示来自人类结构连接计划数据集的单个被试的 dMRI 信号，连续地在角度和空
PDFa year ago
TractGeoNet：用于点位叙述医学图像微结构以预测语言评估表现的几何深度学习框架
我们提出了一种基于几何深度学习的框架 TractGeoNet，用于使用扩散磁共振成像（dMRI）束索术和相关点微结构测量进行回归。该方法利用点云表示，直接利用纤维束内所有点的点微结构和位置信息。为改善回归性能，我们提出了一种新的损失函数 P
PDFa year ago