neuroimaging analysis | BriefGPT

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探究基于补丁的脑 MRI 分割任务所需的数据量
本文提出了一种应用于深度学习的早期阶段研究的策略性框架，用于估计训练基于补丁的分割网络所需的注释数据量。通过使用一种新颖的边界微调方法（MinBAT）建立性能预期，并通过基于感兴趣区域（ROI）的扩展补丁选择方法（REPS）标准化补丁选择，
PDF3 months ago
三维健康脑组织修复的去噪扩散模型
通过探索和扩展去噪扩散模型，本研究实现了对健康三维脑组织的一致修复，评估了其在磁共振影像中的回填效果，并在脑组织分割任务中优于现有的病变填充方法。
PDF3 months ago
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
适用于帕金森病神经影像的卷积神经网络：是否需要预处理？
如何在核脑成像分析中，卷积神经网络（CNN）能否很好地解决空间和强度差异，并是否仍然需要空间和强度归一化的问题得到了回答。结果表明，具有足够复杂性的 CNN 模型能够有效地解决空间差异，其诊断准确率达到 94.1%，ROC 曲线下面积为 0
PDF7 months ago
BrainNetDiff：基于多模态扩散模型的生成式人工智能助力脑网络生成
通过引入一种名为 BrainNetDiff 的新方法，结合多头变换器编码器从 fMRI 时间序列中提取相关特征，并结合条件潜在扩散模型进行大脑网络生成，从图像到图形的融合，显著提高了大脑网络生成的准确性和稳定性，验证了该框架在构建健康和神经
PDF8 months ago