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循环一致地嵌入3D大脑，并带有自动...
现代生成的对抗网络（gan）通过从潜在的z（即随机向量）中采样（即随机向量），并将其映射到x中的逼真图像（例如3D MRIS），从而实现了完整的3D脑图像的现实生成。为了解决无处不在的模式集合问题，最近的作品强烈强烈施加了某些特征，例如通过编码将x明确映射到z的先验。但是，这些效果无法将3D脑图像准确地映射到所需的先验中，生成器假定是从中对随机向量进行采样的。另一方面，各种自动编码gan（vae-gan）通过通过两个学习的参数强制执行高斯，但会导致图像中的模糊性。在这项工作中，我们展示了我们的循环一致嵌入GAN（CCE-GAN）如何准确地将3D MRI编码为标准的正常先验，并保持生成的图像的质量。我们在没有基于网络的代码歧视器的情况下通过Wasserstein度量实现了这一目标。我们使用ADNI的健康T1加权MRI进行定量和定性评估嵌入和产生的3D MRI。关键字：自动编码器，潜在空间，生成对抗网络，周期同意，3D MRI
TADM：脑MRI MRI
摘要。生成逼真的图像以准确预测脑MRI结构的变化可能是临床医生的关键工具。这些应用可以帮助评估患者的结果，并分析如何在个人层面上进行分歧。但是，对此任务进行的现有方法提出了一些局限性。某些方法试图通过将模型调节为患者年龄来直接建模MRI扫描的分布，但他们无法明确捕获大脑结构变化与时间间隔之间的关系，尤其是在年龄不平衡的数据集中。其他方法仅依赖于扫描之间的插值，这限制了其临床应用，因为它们无法预测未来的MRI。为了应对这些挑战，我们提出了一种时间感知的扩散模型（TADM），该模型引入了一种新颖的方法，以准确推断脑MRIS中的进展。TADM了解扫描之间强度差异的结构变化的分布，并将这些变化的预测与初始基线扫描相结合，以生成未来的MRIS。此外，在培训期间，我们建议利用预先训练的脑时代估计值（BAE）来完善模型的训练过程，增强其产生与基线和生成扫描之间预期年龄差距相匹配的准确MRIS的能力。我们的评估对来自OASIS-3数据集的634个主题进行了进行，使用相似性指标和区域尺寸，通过比较3个相关大脑区域的预测和实际随访扫描来计算出来。TADM比现有方法取得了很大的改进，平均区域尺寸误差24％，相似性指标的改善4％。与现有方法相比，这些评估证明了我们模拟颞神经退行性进展的改善。我们认为，我们的方法将显着受益于临床应用，例如预测患者预后或改善患者的治疗方法。我们的代码可在https://github.com/mattialitrico/tadm-temporal--wormal-diffusion-diffusion-model-for-neurodegenerative-progression-progression-on-brain-on-brain-mri
大型、精选、开源中风神经影像数据集，用于改进病变分割算法
准确的病变分割对于中风康复研究中病变负担的量化和准确的图像处理至关重要。目前，康复研究中常用的 T1 加权 (T1w) MRI 自动病变分割方法缺乏准确性和可靠性。手动分割仍然是黄金标准，但它耗时、主观，并且需要大量神经解剖学专业知识。我们之前发布了一个大型开源中风 T1w MRI 和手动分割病变掩模数据集 (ATLAS v1.2，N=304)，以鼓励开发更好的算法。然而，使用 ATLAS v1.2 开发的许多方法报告准确度低、不公开访问或未经适当验证，限制了它们在该领域的实用性。这里我们介绍了 ATLAS v2.0 (N=955)，这是一个更大的 T1w 中风 MRI 和手动分割病变掩模数据集，其中包括训练 (公开) 和测试 (隐藏) 数据。使用这个更大的样本进行算法开发应该会带来更稳健的解决方案，而隐藏的测试数据可以通过分割挑战进行无偏的性能评估。我们预计 ATLAS v2.0 将带来改进的算法，促进大规模中风康复研究。
ştefania Bucuci -Theses.fr
Elodie RICHALOT 巴黎东马恩拉瓦莱大学教授 / 报告员 Cyril DECROZE XLIM 研究所讲师 / 报告员 Joseph SAILLARD 南特大学教授 / 审查员 Philippe POULIGUEN MRIS 领域科学家负责人 “声学和无线电波” / 考官 Patrick POTIER 布鲁兹的 DGA/MI 博士 /考官 Ala SHARAIHA 雷恩大学教授 1 / 论文主任 Matthieu DAVY 雷恩大学讲师 1 / 论文联合主任
使用 MRI 图像处理检测脑肿瘤
脑内异常细胞的发育会导致脑肿瘤的形成。肿瘤可分为两类：恶性（癌性）肿瘤和良性（非癌性）肿瘤。癌性肿瘤可分为原发性肿瘤（始于脑内）和继发性肿瘤（或脑转移性肿瘤），前者从脑外扩散而来。根据脑部受影响的部位，所有类型的脑肿瘤都会引起各种症状。头痛、癫痫、眼部问题、恶心和精神障碍就是这些症状的几个例子。当所有其他检查都无法提供足够的信息时，MRI 适用于肿瘤检测。为了提供精确的图像，MRI 扫描利用了磁和无线电波特性。神经外科医生最常开 MRI 检查，因为 MRI 可以提供足够的信息来发现哪怕是最小的异常。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。
![脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed84b96aad803d3e75d8a89d76003432993d3074.webp)
脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]
摘要背景：脊柱裂 (SBA) 是一种出生缺陷，与发育中的胎儿大脑的严重解剖变化有关。脑磁共振成像 (MRI) 图谱是研究脑解剖神经病理学的常用工具，但之前的胎儿大脑 MRI 图谱主要关注正常的胎儿大脑。我们的目标是开发一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。方法：我们开发了一种半自动计算方法来计算第一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。我们使用了 90 个患有 SBA 的胎儿的 MRI，胎龄从 21 到 35 周不等。所有检查都获得了各向同性和无运动的 3D 重建 MRI。我们提出了一种在患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 中注释解剖标志的协议，目的是使异常胎儿大脑 MRI 的空间对齐更加稳健。此外，我们提出了一种基于解剖标志的加权广义 Procrustes 方法来初始化图谱。所提出的加权广义 Procrustes 可以处理时间正则化和缺失注释。初始化后，使用基于图像强度和解剖标志的非线性图像配准迭代细化图谱。使用半自动方法将我们的胎儿大脑图谱划分为八种组织类型：白质、脑室系统、小脑、轴外脑脊液、皮质灰质、深层灰质、脑干和胼胝体。结果：评分者内变异性分析表明这七个解剖标志足够可靠。我们发现，所提出的图谱在自动分割患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 方面优于正常的胎儿大脑图谱。结论：我们公开了一个时空胎儿大脑
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。
儿童资源：兽医放射学
今日兽医专业：放射科 一些兽医和兽医技师接受进一步培训，专攻某一特定医学领域。专门从事放射科的兽医可以通过检查医学图像（如 X 射线、MRI、CT 扫描和超声波）来诊断疾病或病症。放射科医生与其他兽医密切合作，将患者的医学图像发送给放射科医生进行检查和解释。
比较 3D、2.5D 和 2D 脑图像分割方法
摘要 用于自动分割脑部图像的深度学习方法可以分割图像的一片（2D）、五片连续的图像切片（2.5D）或整个图像体积（3D）。目前尚不清楚哪种方法更适合自动分割脑部图像。我们在三个自动分割模型（胶囊网络、UNets 和 nnUNets）中比较了这三种方法（3D、2.5D 和 2D）来分割脑部结构。我们使用在一项多机构研究中获得的 3430 个脑部 MRI 来训练和测试我们的模型。我们使用了以下性能指标：分割准确性、有限训练数据下的性能、所需的计算内存以及训练和部署期间的计算速度。3D、2.5D 和 2D 方法在所有模型中分别给出了最高到最低的 Dice 分数。当训练集大小从 3199 个 MRI 减少到 60 个 MRI 时，3D 模型保持了更高的 Dice 分数。 3D 模型在训练过程中的收敛速度提高了 20% 至 40%，在部署过程中的收敛速度提高了 30% 至 50%。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要的计算内存是后者的 20 倍。这项研究表明，3D 模型更准确，在有限的训练数据下保持更好的性能，并且训练和部署速度更快。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要更多的计算内存。