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The Effect of Deep Learning-Based QSM Magnetic Resonance Imaging on the Subthalamic Nucleus

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Autor
Año de publicación 2021
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Con el fin de estudiar la influencia del mapeo cuantitativo de susceptibilidad magnética (QSM) en ellos. Se propone una red U-Net de atención 2,5D basada en entrada múltiple y salida múltiple, un método para segmentar las regiones RN, SN y STN en imágenes QSM de alta resolución, y el aprendizaje profundo realiza una segmentación precisa de los núcleos profundos en imágenes QSM cerebrales. Los resultados experimentales muestran datos primero corta cada capa de 0 100 datos de casos, basado en el centro de la imagen, de 384 × 288 al tamaño de 128 × 128. Combinación de imágenes: cada capa de la imagen en la dirección de las capas se combina con dos imágenes adyacentes en una imagen 2,5D, es decir, (It - m It; It i), donde It representa la imagen de la capa i. En este momento, el tamaño de la imagen cambia de 128 × 128 a 128 × 128 × 3, en el que 3 representa tres capas consecutivas de imágenes. La SNR de SWP I a STN es el doble que la de SWI. Los pequeños núcleos de materia gris profunda (RN, SN y STN) en imágenes QSM del cerebro y el páncreas con forma irregular y grandes diferencias individuales en imágenes de TC abdominal se pueden segmentar automáticamente.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "The Effect of Deep Learning-Based QSM Magnetic Resonance Imaging on the Subthalamic Nucleus", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3889137/), el día 2025-05-03.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2021

The Effect of Deep Learning-Based QSM Magnetic Resonance Imaging on the Subthalamic Nucleus

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