研究目的
提出一种基于条件随机?。–RF）的全脑静脉血自动分割方法，用于解决SWI中密集反向对比度静脉图谱带来的挑战。
研究成果
CRF模型能有效分割深静脉及皮层下区域的静脉，并提升对中线附近及脑表面等更具挑战性脑区的分割效果。该模型为全脑SWI分割提供了一种稳健的自动方法，在降低DBS手术及其他外科与非外科应用中的出血风险方面具有应用价值。
研究不足
对空气-组织界面附近及特定脑区易感性伪影的敏感性，以及以可接受的内、观察者间变异度分割高密度SWI血管网络的挑战。
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[IEEE 2019国际三维视觉会议(3DV) - 加拿大魁北克市(2019.9.16-2019.9.19)] 2019年国际三维视觉会议(3DV) - 解耦混合360°全景立体视频
DOI：10.1109/3dv.2019.00050
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
磁敏感加权成像（SWI）静脉造影能呈现精细的静脉对比度，可补充以动脉为主的磁共振血管造影（MRA）技术。但这些高密度反向对比的SWI静脉图谱带来了新的分割挑战。我们提出一种基于条件随机?。–RF）的全脑静脉血自动分割方法。该CRF模型融合了一阶与二阶不同势函数：一阶关联势由外观势、基于Hessian矩阵的形状势及非线性位置势复合构成；二阶交互势采用自对数（平滑）势和数据依赖（边缘）势建模。通过最小化后处理排除脑实质外体素并可视化表面血管。使用30例深部脑刺激（DBS）患者（年龄范围岁）的SWI静脉图谱进行模型训练与验证，结果显示该模型在深部及皮层下区域（中位数和0.82）、具有挑战性的中矢状面及表面区域（中位数和0.83）均能实现稳健一致的分割。总体而言，该CRF模型可高质量分割SWI静脉血管结构，适用于DBS手术中降低出血风险及其他外科与非外科应用场景。
作者：
Silvain Bériault，Yiming Xiao，D. Louis Collins，G. Bruce Pike
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