基于 landmarks 的人类亚结构 MRI 自动分割
计算机视觉与模式识别
2026-05-15 v1
摘要
磁共振成像（MRI）中对脑结构进行精确分割对于可靠的神经影像分析至关重要，但 voxel 级深度模型常产生解剖学不一致的结果，偏离专家定义的边界。为此，我们提出一种基于 landmarks 的 3D 大脑分割方法，显式模仿 Harvard-Oxford Atlas 的手动分割协议。一个 Global-to-Local 网络自动检测16个 landmarks 表示关键亚结构参考点。随后，语义分割模型对12个解剖标签进行粗略分割，每个标签包含多个亚结构区域。最后，一个 landmarks 驱动的后处理步骤通过强制局部解剖约束，将这12个标签分割为26个独特结构。实验结果表明，边界精度得到了一致的改进。总体而言，整合学习到的 landmarks 可使分割更贴近手动协议。
引用
@article{arxiv.2605.14221,
title = {Automatic Landmark-Based Segmentation of Human Subcortical Structures in MRI},
author = {Ahmed Rekik and R. Jarrett Rushmore and Sylvain Bouix and Linda Marrakchi-Kacem},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.14221},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 5 figures. Accepted for presentation at the 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026)