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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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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关键要点
- 该研究提出了一种基于强化学习的TractOracle系统。
- TractOracle系统用于评估和重建白质纤维束轨迹。
- 系统通过训练奖励网络来减少虚假阳性的轨迹。
- 提高了真阳性比例，增加了纤维束数量。
- 实现了近20%的真阳性比例提高和3倍虚假阳性比率降低。
- 在另一数据集中，真阳性纤维束数量增加了2倍至7倍。
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