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摘要。磁共振成像 (MRI) 是最灵活、最强大的医学成像方式之一。然而，这种灵活性是有代价的；在不同位置和使用不同参数获取的 MRI 图像在对比度和组织外观方面表现出显著差异，导致在量化脑解剖结构或病理存在时出现下游问题。在这项工作中，我们建议将基于多参数 MRI 的静态方程序列模拟与分割卷积神经网络 (CNN) 相结合，以使这些网络对采集参数的变化具有鲁棒性。结果表明，当给定图像及其相关的物理采集参数时，CNN 可以产生对采集变化具有鲁棒性的分割。我们还表明，所提出的物理信息方法可用于桥接多中心和纵向成像研究，其中成像采集在站点或时间上有所不同。
基于物理的脑部 MRI 分割
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