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näkemys - Diffusion MRI Harmonization
조화로운 확산 MRI 전처리를 통한 강력한 정량적 연결성 확보에 대한 MICCAI-CDMRI 2023 QuantConn 챌린지 결과: 다중 사이트 연구에서 발생하는 불일치를 해결하기 위한 다양한 방법론 비교 분석
확산 MRI 데이터의 정량적 분석에서 발생하는 불일치를 최소화하기 위해서는 다양한 데이터 수집 프로토콜에서 발생하는 변이를 줄이는 조화로운 전처리 과정이 필수적이며, 이 챌린지에서는 다양한 하모나이제이션 기법의 성능을 평가하고, 특히 머신러닝 기반 접근 방식의 효과를 강조합니다.
Findings of the MICCAI-CDMRI 2023 QuantConn Challenge: Evaluating Harmonization Techniques for Robust Quantitative Connectivity in Diffusion MRI Across Different Acquisition Protocols
Harmonizing preprocessing of diffusion MRI data from different acquisition protocols is crucial for obtaining reliable quantitative connectivity measures, and machine learning-based approaches show promise in achieving this.
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