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摘要：胎儿磁共振成像 (MRI) 用于产前诊断和评估早期大脑发育。准确分割不同的大脑组织是几项大脑分析任务中的重要步骤，例如皮质表面重建和组织厚度测量。然而，胎儿 MRI 扫描容易产生运动伪影，这会影响手动和自动分割技术的正确性。在本文中，我们提出了一种新型网络结构，可以同时生成条件图谱并预测大脑组织分割，称为 CAS-Net。条件图谱提供了可以限制分割连接的解剖先验，尽管运动或部分体积效应会导致强度值的异质性。所提出的方法在来自正在开发的人类连接组项目 (dHCP) 的 253 名受试者身上进行了训练和评估。结果表明，所提出的方法可以生成具有清晰边界和形状变化的条件年龄特定图谱。它还对胎儿 MRI 的多类别脑组织进行分割，对于选定的 9 个组织标签，总体 Dice 相似度系数 (DSC) 高达 85.2%。
CAS-Net：胎儿 MRI 的条件图谱生成和脑分割
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