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magnetic resonance angiography
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AI框架增强颅内动脉瘤检测和分割 · arXiv论文
研究人员开发了一种新颖的多任务学习框架，用于颅内动脉瘤的分类和分割。该框架同时对13个解剖位置和四种成像模态的动脉瘤和血管进行多标签分类和多类别分割。该系统结合了2D三轴感兴趣区域提取和3D nnU-Net骨干网络，在RSNA 2025颅内动脉瘤检测挑战赛中获得第二名。该方法的代码和模型权重均公开可用。
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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。