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SynthSeg 该存储库包含用于训练单个卷积神经网络的代码,以分割具有不同对比度和分辨率的MRI扫描。 该网络接受了合成扫描的培训,该合成扫描是通过对基于软件包的生成模型进行采样而获得的,我们非常鼓励您看一下! 以下视频详细说明了该项目: 简而言之,通过对以训练标签图为条件的高斯混合模型(GMM)进行采样来生成合成扫描。 通过执行数据增强步骤(例如空间变形,强度增强和随机模糊),可以进一步扩展生成的图像的可变性。 下图说明了SynthSeg提供的多种生成方式中的一些:现实/不现实,各向同性/各向异性,单模态/多模态扫描。 然后将生成的图像用于训练CNN进行图像分割。 由于GMM的参数(均值和方差)是在每个小批量中根据先验分布进行采样的,因此网络会暴露于产生对比度差异的图像(取决于先验GMM),并学习可靠的功能。 下图概述了培训过程: 除了training功能外,我们还提供生成模型
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