TractoGPT：用于白 matter 分割的 GPT 架构
计算机视觉与模式识别
2025-02-24 v2 人工智能
摘要
白 matter 束分割对于研究脑结构连接、神经外科规划和神经系统疾病至关重要。由于流线之间的结构相似性、主体变异性以及两半球的对称性，白 matter 分割仍然具有挑战性。为此，我们提出了 TractoGPT，这是一种在流线、簇和融合数据表示上分别进行训练的 GPT 架构。TractoGPT 是一个完全自动的方法，能够在数据集之间推广，并保留白 matter 束的形状信息。实验还表明，TractoGPT 在平均 DICE、重叠和越界分数方面均优于最先进的方法。我们使用 TractoInferno 和 105 个 HCP 数据集，并验证了跨数据集的泛化性。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.15464,
title = {TractoGPT: A GPT architecture for White Matter Segmentation},
author = {Anoushkrit Goel and Simroop Singh and Ankita Joshi and Ranjeet Ranjan Jha and Chirag Ahuja and Aditya Nigam and Arnav Bhavsar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15464},
year = {2025}
}
备注
Accepted as a conference paper at 23rd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2025. IEEE holds the copyright for this publication