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Reza Akbari Movahed
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CardioDrift框架自动追踪3D CMR扫描中的心脏运动
研究人员开发了CardioDrift，一种用于追踪3D电影心脏磁共振（CMR）图像中心脏运动的新型自动化框架。该方法利用具有形状感知的相干点漂移方法和切片移位校正，在3D解剖图谱网格上表示特定个体的运动。在包括UK Biobank在内的数据集上的评估表明，与现有方法相比，在分割左心室、心肌和右心室方面具有更高的准确性。
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CardioMorphNet 使用形状引导的贝叶斯深度学习预测心脏运动
研究人员开发了 CardioMorphNet，一种新颖的贝叶斯循环深度学习框架，用于从短轴心脏 MRI 图像预测心脏运动。该方法利用循环变分自编码器和用于分割及运动估计的后验模型，引导网络关注解剖区域，而不依赖于基于强度的配准。与现有的最先进方法相比，CardioMorphNet 在运动估计和临床指标准确性方面表现出卓越的性能，同时还为其预测提供了不确定性图。