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Idée - Brain Tissue Segmentation
N4 바이어스 필드 보정 및 이방성 확산 전처리 기법을 사용한 MRI 기반 자동 뇌 조직 분할을 위한 확률론적 아틀라스 및 딥러닝 접근 방식 비교 연구
본 연구에서는 N4 바이어스 필드 보정 및 이방성 확산 전처리 기법을 사용하여 MRI에서 뇌 조직을 자동으로 분할하는 다양한 방법론(확률론적 아틀라스, U-Net, nnU-Net, LinkNet)을 비교 분석한 결과, 3D nnU-Net 모델이 가장 우수한 성능을 보였다.
N4バイアスフィールド補正と異方性拡散前処理技術を用いた、MRIからの自動脳組織セグメンテーションのための確率アトラスと深層学習アプローチの比較研究
MRIからの脳組織の自動セグメンテーションにおいて、N4バイアスフィールド補正と異方性拡散を用いた前処理を行った深層学習モデル、特に3D nnU-Netは、従来の確率アトラスベースの方法よりも優れた性能を発揮する。
Comparative Study of Brain Tissue Segmentation from MRI: Probabilistic Atlas vs. Deep Learning using N4 Bias Field Correction and Anisotropic Diffusion
Deep learning models, particularly the 3D nnU-Net, outperform traditional probabilistic atlas methods for segmenting brain tissue from MRI, especially when enhanced with pre-processing techniques like N4 Bias Field Correction and Anisotropic Diffusion.
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