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摘要我们介绍了分类器（AOC）的地图集，这是一个概念上新颖的脑MRI分割框架。AOC是从标记的数据中学到的素数逻辑回归（LR）函数的体素逻辑回归（LR）函数的空间图。收敛后，所得的固定LR权重，每个体素的几个代表训练数据集。因此，它可以被视为一种轻量级学习机器，尽管其容量较低并不削弱问题。AOC结构独立于测试图像的实际强度，提供了在可用标记的数据上训练它的灵活性，并将其用于分割来自不同数据集和模式的图像。从这个意义上讲，它也不会过分贴上培训数据。该提出的方法已应用于众多可公开可用的数据集，用于分割脑MRI组织，并被证明对噪声和外展具有鲁棒性。也获得了多模式的跨模式MRI分割的有希望的结果。最后，我们展示了如何利用对健康受试者的大脑MRI训练的AOC来用于对多发性硬化症患者的病变分割。
分类器的地图集 - 用于大脑MRI分割的机器学习范式
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