神经退行性疾病的超高分辨率激活态 MRI 的基于表面的分区和顶点分析

该研究提出了一种基于深度学习的分割方法，用于从MRI图像中准确地分割大脑结构。该方法基于多区域U-Net，将大脑分为三个感兴趣的区域，并进一步细分为四个子结构。与整体分割相比，该方法减少了训练和处理时间，提高了准确性。实验结果表明该方法具有卓越的准确性和鲁棒性。