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T1CE
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新型PMTM网络通过不完整的MRI数据改进脑肿瘤分割
研究人员开发了一种渐进式多尺度肿瘤状态记忆网络（PMTM），旨在从不完整的多模态MRI序列中分割脑肿瘤。该网络在编码器阶段保持紧凑状态，使用分配图将空间特征汇集到可用模态的证据向量中。通过平均这些向量，并将其与学习到的门控和前一状态相结合，PMTM更新其证据以指导残差融合和后续状态更新。在BraTS2018、BraTS2020和BraTS2023 GLI数据集上针对各种模态子集进行测试，PMTM在Dice分数上优于RobustSeg、…
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新的神经表示方法改进了纵向MRI分析
研究人员开发了一种新颖的、患者特定的条件隐式神经表示（INR），旨在处理纵向多参数MRI数据中缺失的序列和变化的が解度。该模型将MRI数据视为坐标、时间和模态的连续函数，能够在没有固定体素网格的情况下进行空间和时间内插。在儿科脑肿瘤患者数据上进行评估，INR在T1CE和FLAIR序列上显示出比线性内插具有统计学上的显著改进，T1CE的平均MS-SSIM达到0.95。