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World File Search System标记扫描
皮质氧提取分数
材料和方法：八个健康受试者（47±13岁，女性6岁）在3 t扫描仪上扫描，在给药15 mg/kg ACZ之前，用32通道头盘管作为药理学血管静脉曲张。MR成像采集方案包括：1）梯度回声切片激发启用成像不对称的自旋回声扫描，以量化OEF，脱氧的血液体积和可逆的横向松弛率（R 2'）和2）多站标记标记标签延迟的动脉旋转标记式动脉旋转标记标记扫描以测量CBF。为了评估由于血管舒张而导致的每个参数的变化，在具有Bonferroni校正的DMN脑区域中，对所有对（基线与血管舒张）进行了双向t检验，以进行多个比较。使用线性，混合效应模型分析了CBF与OEF与CBF与R 2'之间的关系，并在DMN区域进行了比较。
自适应图像分割的自动编码器策略
深度神经网络是生物医学图像分割的有力工具。这些模型通常经过严格监督训练，依赖于图像对和相应的体素级标签。然而，在大量情况下获得解剖区域的分割成本可能非常高。因此，迫切需要基于深度学习的分割工具，这些工具不需要严格监督并且可以不断适应。在本文中，我们提出了一种将分割视为离散表示学习问题的新视角，并提出了一种灵活且自适应的变分自动编码器分割策略。我们的方法称为分割自动编码器 (SAE)，它利用所有可用的未标记扫描，并且仅需要分割先验，它可以是单个未配对的分割图像。在实验中，我们将 SAE 应用于脑部 MRI 扫描。我们的结果表明，SAE 可以产生高质量的分割，尤其是当先验良好时。我们证明马尔可夫随机场先验可以产生比空间独立先验更好的结果。我们的代码可在 https://github.com/evanmy/sae 免费获取。关键词：图像分割、变分自动编码器