TractOracle: 为基于强化学习的径迹重建术提供解剖学导向的奖励函数

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该研究提出了一种基于强化学习的 TractOracle 系统,通过训练基于分类的奖励网络,既作为训练的奖励函数,也用于提前停止跟踪过程,从而减少虚假阳性的轨迹,从而实现了对白质纤维束轨迹的同时评估和重建,取得了近 20%的真阳性比例提高和 3 倍虚假阳性比率降低的改进及另一数据集中 2 倍至 7 倍真阳性纤维束数量的增加。

该研究提出了一种基于强化学习的TractOracle系统,用于评估和重建白质纤维束轨迹。该系统通过训练奖励网络,减少虚假阳性的轨迹,提高真阳性比例,并增加纤维束数量。

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