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Hippocampal-Volume-Quantification-in-Alzheimers-Progression:临床网络...
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2021-03-05
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量化阿尔茨海默氏症进展的海马体积 临床网络中的3D医学图像分析,分割和AI部署 阿尔茨海默氏病(AD)是一种进行性神经退行性疾病,可导致神经元(脑细胞)功能受损,并最终导致细胞死亡。 AD是痴呆的最常见原因。 在临床上,它的特征是记忆力丧失,无法学习新材料,语言功能丧失和其他表现。 海马是人脑(和其他脊椎动物的大脑)的关键结构,在从短期记忆到长期记忆的信息整合中起着重要作用。 事实证明,对海马体积的测量对于诊断和跟踪几种脑部疾病(尤其是在AD中)的进展非常有用。 研究表明,患有AD的患者海马体积减少。 在该项目中,开发了一种端到端的AI解决方案,可以使用MRI扫描自动测量海马体的体积。
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Hippocampal-Volume-Quantification-in-Alzheimers-Progression-main.zip (25个子文件)
Hippocampal-Volume-Quantification-in-Alzheimers-Progression-main
Section-2
src
networks
RecursiveUNet.py 5KB
ResUNet.py 4KB
environment.yml 3KB
run_ml_pipeline.py 2KB
data_prep
SlicesDataset.py 2KB
HippocampusDatasetLoader.py 3KB
experiments
UNetExperiment.py 11KB
inference
UNetInferenceAgent.py 2KB
utils
loss.py 2KB
volume_stats.py 2KB
utils.py 3KB
out
val_pred.png 2KB
Loss.svg 81KB
val_prob.png 5KB
results.json 5KB
train_mask.png 2KB
train_prob.png 5KB
val_img.png 31KB
train_img.png 33KB
train_pred.png 2KB
val_mask.png 2KB
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