海马体分割挑战,新数据集! MSD Hippocampus数据集是Medical Segmentation Decathlon(医学图像分割十项全能挑战赛)中的一个子任务,具体来说是Task04。这个数据集的目标是从单模态MR图像中分割出脑部的海马体。MSD选择这个数据集的原因是它需要“高精度分割两个相邻的小结构”。该数据集包含394例病人的MR图像,官方划分为...
首先加载T1MRI图像,加载第一个脑组织分割模型进行推理分割,并通过形态学和最大连通域进一步去除干扰结果;根据脑组织的边界框结构扣取图像ROI,再加载第二个海马体分割模型进行推理分割,再通过去除小目标(小于最大目标比例的10%)进一步去除干扰结果;根据海马体mask结果,先进行形态学闭操作(核大小为3),然后再得到包含海...
原数据集中包含100个病人的大脑MRI图像,存储在文件夹original中,每张MRI图像对应的海马体分割结果则存储在文件夹label中。 从原数据集中随机抽取150张大脑MRI图像及其对应的分割结果图像,即为此次实验所采用的数据集。此次实验数据集获取方式如下:链接: https://pan.baidu.com/s/1FVsVG6XgHqF201fPlRkCYg 密码:...
U型网络的海马体分割方法以及二阶段海马体分割方法。 结合序列学习和U型网络的海马体分割方法利用序列学习将图像序列间的 依赖信息引入二维语义分割网络中,以充分利用图像的三维上下文。此外,针对 任务中可能存在的样本平衡问题,本方法通过在网络训练阶段加入类别权重参数 ...
具体研究内容如下:1)重点分析了基于多图谱配准的三维海马体分割方法。针对多图谱配准分割的两个关键问题:图像配准和标签融合,分析了配准和标签融合的常用方法,特别阐述了基于点分布模型的多图谱海马体分割方法。2)提出了一种基于标准模板的多图谱二次局部配准方法。在海马体的三维分割方法中,配准过程一般采用全局线性...
1.一种基于深度学习的脑部MRI海马体三维分割方法,其特征在于,步骤如下: 步骤1,对原始图像集A进行了预处理;所述的原始图像集A包含132组NIfTI格式的脑部MRI海马体影像文件; 步骤1.1尺寸缩小 将原始图像集A中的影像文件全部分割成分辨率为32*32*32的影像文件,得到图像集B; 步骤1.2选取图像集B中的图像有效区域 取...
摘要:本发明公开了一种基于双重密集上下文感知网络的核磁共振海马体分割算法,其利用不同的尺度将核磁共振海马体图像及对应的标准分割图像切割成不同尺寸的二维图像块;判定核磁共振海马体图像中的二维图像块是否为有效块;对所有有效块进行数据增强处理,再进行归一化处理,并将归一化后的所有有效块构成有效块集;将有效块集...
如通过脑部磁共振图像的海马体分割,实现海马体体积的测量与形态研究,可对多种神经系统疾病进行分析诊断.海马体(Hippocampus)主要负责人类的记忆,学习以及空间定位.许多神经系统疾病,如颞叶癫痫,阿尔兹海默病,精神分裂症及抑郁症等,都与海马体形态体积和功能的改变有关.因此,实现海马体的精确分割,对许多神经系统疾病的...
基于MRI的海马体分割是对于脑神经疾病的确诊和治疗的基础.现在海马体的分割主要依靠医生的手动勾画实现.这需要花费医生大量的时间和精力,同时人工勾画由于医生的水平,经验的不同,也会造成勾画结果的不准确性和不一致性.提出了一种基于最新深度学习模型U-net的大脑海马体分割算法,该方法可以有效地从MRI中将海马体分割出...