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脑影像


         公开数据集HARP-100(海马分割,T1模态,正常分辨率,包含阿尔兹海默症和中度认知障碍样本) 和MNI-HISUB25(海马亚区分割,T1/T2模态,高分辨率,健康样本)

 

        海马体和人类的记忆认知息息相关。三维MRI海马体图像精准分割对于大范围的研究海马体的发育,疾病引起的海马体萎缩过程,有着非常重要的意义。为了更加准确的用深度学习的方法分割海马体,学者们通常用一些跳跃连接将浅层的细节信息更多的引入深层。然而正是因为跳跃连接的存在,底层的细节信息可能并没经过足够多的卷积因此没有被充分学习。同时在底层和深层信息结合的部分只有少量的卷积,不足以充分将二者融合。因此对细节的分割效果不足,同时带来了大量的参数冗余,提高过拟合风险,不利于商业化。本研究提出一种轻量级的分割方法,充分利用细节信息,用少量的参数在不同数据集上取得了目前最好的分割结果。同时对于阿尔兹海默病人这种有局部萎缩的海马体有着比其他方法更准确的分割结果。