LiNUS：面向实时脑深部刺激手术的轻量级脑深部核团自动分割
图像与视频处理
2026-01-22 v1
摘要
本文提出 LiNUS，一个用于脑深部刺激（DBS）手术中丘脑底核（STN）自动分割的轻量级深度学习框架。针对 MRI 数据中目标体积小和类别不平衡的挑战，LiNUS 通过引入谱归一化约束、双线性插值上采样以及多尺度特征融合机制对 U-Net 架构进行了改进。在清华大学 DBS 数据集（TT14）上的实验结果表明，LiNUS 实现了 0.679 的 Dice 系数，每个受试者的推理时间仅为 0.05 秒，显著优于传统的人工方法和基于配准的方法。在高分辨率数据上的进一步验证证实了模型的鲁棒性，取得了 0.89 的 Dice 分数。此外，还开发了专用的图形用户界面（GUI）以促进实时临床应用。
引用
@article{arxiv.2601.14793,
title = {LiNUS: Lightweight Automatic Segmentation of Deep Brain Nuclei for Real-Time DBS Surgery},
author = {Shuo Zhang and Zihua Wang and Changgeng He and Chunhua Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.14793},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 9 figures