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volumetric measurements
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针对神经退行性疾病的结构病理相关定量分析的高分辨率 7T 体外 MRI 自动化深度学习分割
本研究旨在解决自动化识别 ex vivo MRI 中人类大脑皮质和亚皮质结构、白质异常的问题,我们设计了一个基于深度学习的模型,基于高分辨率数据进行训练和测试,并结合脑病理学的定量评估,通过测量体积和局部皮层厚度来诊断和研究各种脑部疾病。
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a year ago
使用分割置信度卷积神经网络自动检测多发性硬化症病变负荷变化
针对多发性硬化症患者康复过程中的病变检测,本文提出了一种新的自动化分割算法,通过识别病变变化的高确定性来较好地分离稳定型和进展型患者,高于常用的体积变化方法。在个体患者方面,变化的衡量不足以确立无病情进展,直接检测非病变到病变的组织变化是一
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5 years ago
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