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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
CINA: 胎儿大脑时空表示的条件隐式神经图谱
我们引入了一种条件隐式神经图谱 (CINA)，用于从正常和病理性胎儿脑的磁共振图像 (MRI) 中生成时空图谱，完全不依赖于仿射或非刚性配准。CINA 在训练过程中学习了胎儿大脑的普遍表示，并将个体特定信息编码为潜在代码。在训练完毕后，CI
PDF4 months ago
胎儿大脑的解剖学束追踪
提出了一种基于胎儿脑组织精确分割的解剖约束轨迹追踪方法，通过深度学习自动计算出精确的分割，从而显著提高扩散张量成像的准确性和可重现性。
PDF4 months ago
具备高质量等向性体积引导的胎儿大切片脑 MR 扫描组织分割
利用高质量等间隔胎儿脑磁共振体积（以及对应的注释）指导厚层扫描的组织分割，通过域自适应技术实现从高质量等间隔体积到厚层扫描的知识迁移，通过 Fourier 分解提取图像信息和样式编码，最后使用 Cycle-Consistent Domain
PDFa year ago
基于深度学习的胎儿脑 MRI 无监督分割及级联配准
基于多阶段深度学习及多图谱分割，提出了一种无监督分割方法实现胎儿脑磁共振图像的精确分割，无需标记数据进行训练，达到了与 nnU-Net 相似性能和推断时间。
PDFa year ago
ECCV胎儿 MRI 中具有模糊和复杂边界结构的轮廓骰子损失
该论文研究了采用 Contour Dice loss 对胎儿结构进行 MRI 分割的方法，并发现对于胎盘和胎脑皮层区域，该方法与其他检测方法相比表现更好。
PDF2 years ago
使用胎儿组织注释数据集的自动多组织人类胎儿大脑分割基准测试
提供了一个公开可用的病理和非病理胎儿磁共振脑体积重建的数据库，覆盖 20 至 33 周的不同孕龄和 7 个不同的组织类别，以及对多种自动多组织分割算法准确性的量化评估。
PDF4 years ago
深度学习实现胎儿 MRI 中胎儿脑自动提取
本论文旨在研发一种基于 2D U-net 和 autocontext 的深度卷积神经网络，用于实时分割胎儿 MRI 切片中的胎儿大脑，并将其与其他两种方法进行比较，在正常和具有挑战性的测试集中取得了优异的性能表现。
PDF7 years ago