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摘要 磁共振 (MR) 成像是一种广泛使用的医学成像技术，可生成人体的详细解剖图像。MR 图像的分割在医学图像分析中起着至关重要的作用，因为它可以对各种疾病和状况进行准确的诊断、治疗计划和监测。由于缺乏足够的医学图像，实现精确的分割具有挑战性，尤其是在应用深度学习网络的情况下。这项工作的目的是研究从 T1 加权 (T1-w) 到 T2 加权 (T2-w) MR 序列的迁移学习，以最少的计算资源增强骨骼分割。利用基于激励的卷积神经网络，提出了四种迁移学习机制：无微调的迁移学习、开放微调、保守微调和混合迁移学习。此外，提出了一种使用 T2-w MR 作为基于强度的增强技术的多参数分割模型。这项研究的创新之处在于混合迁移学习方法，该方法克服了过度拟合问题，并以最少的计算时间和资源保留了两种模态的特征。使用 14 张临床 3D 脑 MR 和 CT 图像评估分割结果。结果表明，混合迁移学习在骨分割方面在性能和计算时间方面更胜一筹，DSC 为 0.5393 0.0007。虽然基于 T2-w 的增强对 T1-w MR 分割的性能没有显著影响，但它有助于改进 T2-w MR 分割并开发多序列分割模型。
从 T1 加权到 T2 加权的迁移学习……
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