XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemANTs
用于映射小鼠脑的ANTSX生态系统
图像注册注册（...）图像转换应用程序apply_transforms（...）模板生成build_template（...）地标注册fit_transform_transform_to_paired_points（...）时间变化的Landmark Reg。fit_time_varying_transform_to_point_sets_sets（...）集成速度字段intemprate_velocity_field（...）invert apriptacement字段invert_displacement_field（...）
antsx
1）尾前扣带回（CACC）17）pars orbitalis（porb）2）尾部额叶（cmfg）18）pars triangularis（ptri）3）库氏（cuneus）（cun）（cun）19）脊髓质（perical）（perical）（perical）4） 6）较低的壁（IPL）22）前中前（PREC）7）颞下（ITG）23）前后（PCUN）8）静脉扣带回（ICC）24）阵容前扣带回（RACC）9）侧面枕骨（RACC）9）侧面枕骨（log）25 lingual ( LING ) 27) superior parietal ( SPL ) 12) medial orbitofrontal ( MOF ) 28) superior temporal ( STG ) 13) middle temporal ( MTG ) 29) supramarginal ( SMAR ) 14) parahippocampal ( PARH ) 30) transverse temporal ( TT ) 15) paracentral ( paraC ) 31) insula ( INS ) 16) pars opercularis ( pOPER )
蚂蚁
4 我们在 R 中使用了随机森林包，并采用了默认的超参数值。5 在这里，数据选择由用于评估性能的相同标准驱动。具体来说，Deep-SCAN 网络训练利用 FreeSurfer 脑分割结果。厚度与分割高度相关，而分割在相关软件包之间具有特征性差异。然后通过确定与 FreeSurfer 厚度值的相关性来评估与 ANTs 厚度（不使用 FreeSurfer 进行训练）的相对性能。几乎同样成问题的是他们使用可重复性（他们令人困惑地将其标记为“稳健性”）作为额外的排名标准。可重复性评估应在偏差-方差权衡等考虑因素的背景下进行，并使用相关指标进行量化，例如考虑观察者间和观察者内变异性的类内相关系数。6 https://bicr-resource.atr.jp/srpbs1600/