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circle of Willis
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用于分割大脑 विल리스环动脉的新基准和数据集
研究人员推出了TopCoW基准挑战赛，并附带了一个用于分割CT和MR血管造影扫描中 विल리스环（CoW）动脉的新数据集。该倡议解决了手动表征CoW复杂且多变的解剖结构所带来的挑战，这对于理解神经血管疾病至关重要。该基准包括13个血管组件的体素级注释，并在内部和外部测试集上进行评估，表现最佳的算法在分割和变异分类方面取得了高精度。
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新的AC2RUNet模型提高了动脉环分割的准确性
研究人员开发了一种名为AC2RUNet的新型U-Net架构，以改进对MRA扫描中的动脉环进行分割。该模型解决了血管拓扑复杂和碎片化带来的挑战，这些问题通常会导致标准CNN出现血管断裂伪影。AC2RUNet采用双流方法，将静态解剖特征提取与动态拓扑误差细化分开，并利用课程学习策略来改善拓扑连通性。
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新的AG-TAL损失提高了医学影像中 विल利斯环分割的准确性
研究人员开发了一种名为AG-TAL的新损失函数，用于 विल利斯环的多类别分割，该区域对神经血管疾病的管理至关重要。该方法解决了现有深度学习方法中普遍存在的血管不连续和类间误分类等挑战。AG-TAL集成了多种组件，包括半径感知Dice损失、断裂感知clDice损失和邻接感知共现损失，以提高不同数据集的准确性和泛化能力。所提出的技术表现出优越的性能，实现了更高的Dice分数，特别是对于较小的动脉，并显示出在阿尔茨海默病等疾病中识别基于影…