面向年轻人群的皮层下结构分割数据库
图像与视频处理
2021-11-11 v2 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
从MRI扫描中分割皮层下结构对许多神经诊断具有重要意义。由于这是一项繁重的任务，机器学习，特别是深度学习方法已得到探索。大脑结构的复杂性要求有一个大型、高质量的分割数据集，以开发用于皮层下结构分割的良好深度学习解决方案。为此，我们发布了一组114个1.5特斯拉T1 MRI扫描，包含14个皮层下结构的手动勾画。数据集中的扫描采集自健康的年轻（21-30岁）受试者（58名男性和56名女性），所有结构均由经验丰富的放射学专家手动勾画。已利用该数据集进行了分割实验，结果表明深度学习方法可以获得准确的结果。我们的皮层下结构分割数据集——印度大脑分割数据集（IBSD）已在\url{https://doi.org/10.5281/zenodo.5656776}上公开提供。
引用
@article{arxiv.2111.01561,
title = {Sub-cortical structure segmentation database for young population},
author = {Jayanthi Sivaswamy and Alphin J Thottupattu and Mythri V and Raghav Mehta and R Sheelakumari and Chandrasekharan Kesavadas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.01561},
year = {2021}
}