基于 7T 图像的颈髓灰质与白质分割的二维多类模型
图像与视频处理
2021-10-14 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
脊髓（SC）在脑与外周神经系统之间传递信息，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症（MS）和肌萎缩侧索硬化症（ALS））中发挥关键作用，其中灰质（GM）和白质（WM）均可能受损。尽管针对白质/灰质分割的自动化方法现已大量可用，但这些为常规系统（3T 或更低）开发的技术在 7T MRI 数据上未必表现良好，后者具有更精细的细节、对比度，但也存在不同的伪影或信号丢失。因此，本研究的主要目标是提出一种新的深度学习模型，基于超高分辨率 7T T2*-w MR 图像实现鲁棒的脊髓/灰质多类分割。第二个目标是强调实施特定数据增强（DA）策略的相关性，特别是生成一个可用于 7T 多中心研究的通用模型。
引用
@article{arxiv.2110.06516,
title = {2D Multi-Class Model for Gray and White Matter Segmentation of the Cervical Spinal Cord at 7T},
author = {Nilser J. Laines Medina and Charley Gros and Julien Cohen-Adad and Virginie Callot and Arnaud Le Troter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06516},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 5 figures