arxiv：2307.11870v1 [eess.iv] 2023年7月21日__

arxiv：2307.11870v1 [eess.iv] 2023年7月21日

可下载资源数量

已经购买

下载数量：1

单价	0 1.0
Coupon	100% 0%
Total	0 1.0

点击下载点击购买并下载

点击购买，资源将自动在新窗口打开.

机构名称：

arxiv：2307.11870v1 [eess.iv] 2023年7月21日

¥ 1.0

热度

摘要。皮质表面重建在对围产期期间大脑快速发育进行建模方面起着基本作用。在这项工作中，我们提出了有条件的时间注意网络（COTAN），这是一个快速的端到端末端框架，用于新生儿皮质表面重建。Cotan可预测新生儿脑磁共振图像（MRI）的多分辨率固定速度场（SVF）。Cotan不是整合多个SVF，而是引入了注意机制，以通过在每个集成步骤中计算所有SVF的加权总和来学习有条件的时变速度场（CTVF）。每个SVF的重要性（通过学习的注意图估算）的重要性是基于新生儿的年龄，并且随着整合的时间步骤而变化。提出的CTVF定义了差异表面变形，该变形可有效地减少网格自我交流误差。仅需要0.21秒即可为每个脑半球变形至皮质白色垫料和毛皮表面的初始模板网格。cotan在开发的人类连接项目（DHCP）数据集上得到了验证，其中877 3D脑MR图像是从早产和术语出生的新生儿获取的。与最先进的基线相比，科坦仅以0.12±0.03mm的几何误差和0.07±0.03％的自我相交面部实现了优势。我们注意地图的可视化说明了科坦确实在没有中间监督的情况下自动学习了粗到细的表面变形。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件