一种病理多模态 MR 图像和分割的 3D 生成模型
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一种基于 generative 模型和 synthetic 数据的 3D 脑 MRI 和分割模型 brainSPADE3D,可以调节病理表型和对比度,生成高保真的合成图像和相关分割,以改善在数据中存在意外病变时的分割模型性能问题。
BrainSynth是一种新的生成模型,可以在T1加权MRI方面实现最先进的视觉质量,并通过一种新的程序扩展了评估方法,以量化解剖合理性。合成MRI中有一半以上的脑区在解剖上是准确的,可以显著改善卷积神经网络在独立研究中识别加速衰老效应的训练。这些结果突出了使用生成式人工智能来辅助神经影像研究的机会。