TractSeg——快速准确的白质纤维束分割
计算机视觉与模式识别
2018-08-21 v2 图像与视频处理
摘要
白质纤维束的个体走向是分析健康与患病大脑白质特征的重要关键。独特地，扩散加权MRI纤维追踪结合基于区域或基于聚类的流线选择，允许对解剖学上熟知的纤维束进行体内描绘与分析。然而，这目前需要复杂、计算密集且繁琐设置的预处理流程。TractSeg是一种基于卷积神经网络的新方法，直接在纤维取向分布函数（fODF）峰值场中分割纤维束，无需纤维追踪、图像配准或分区。我们在来自Human Connectome Project的105名受试者中证明，所提方法比现有方法快得多，同时提供前所未有的准确性。代码和数据分别公开于https://github.com/MIC-DKFZ/TractSeg/和https://doi.org/10.5281/zenodo.1088277。
引用
@article{arxiv.1805.07103,
title = {TractSeg - Fast and accurate white matter tract segmentation},
author = {Jakob Wasserthal and Peter Neher and Klaus H. Maier-Hein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.07103},
year = {2018}
}