ترجمه فارسی مقاله ترسیم دقیق مغز جنین در MRI انتشار از طریق یادگیری چند کار
عنوان مقاله به انگلیسی
Detailed delineation of the fetal brain in diffusion MRI via multi-task learning
عنوان مقاله به فارسی
ترسیم دقیق مغز جنین در MRI انتشار از طریق یادگیری چند کار
نویسندگان
Davood Karimi, Camilo Calixto, Haykel Snoussi, Maria Camila Cortes-Albornoz, Clemente Velasco-Annis, Caitlin Rollins, Camilo Jaimes, Ali Gholipour, Simon K. Warfield
Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Neurons and Cognition,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , نورون و شناخت ,
توضیحات
Submitted 12 September, 2024; v1 submitted 26 August, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده 12 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 26 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Diffusion-weighted MRI is increasingly used to study the normal and abnormal development of fetal brain in-utero. Recent studies have shown that dMRI can offer invaluable insights into the neurodevelopmental processes in the fetal stage. However, because of the low data quality and rapid brain development, reliable analysis of fetal dMRI data requires dedicated computational methods that are currently unavailable. The lack of automated methods for fast, accurate, and reproducible data analysis has seriously limited our ability to tap the potential of fetal brain dMRI for medical and scientific applications. In this work, we developed and validated a unified computational framework to (1) segment the brain tissue into white matter, cortical/subcortical gray matter, and cerebrospinal fluid, (2) segment 31 distinct white matter tracts, and (3) parcellate the brain's cortex and delineate the deep gray nuclei and white matter structures into 96 anatomically meaningful regions. We utilized a set of manual, semi-automatic, and automatic approaches to annotate 97 fetal brains. Using these labels, we developed and validated a multi-task deep learning method to perform the three computations. Our evaluations show that the new method can accurately carry out all three tasks, achieving a mean Dice similarity coefficient of 0.865 on tissue segmentation, 0.825 on white matter tract segmentation, and 0.819 on parcellation. The proposed method can greatly advance the field of fetal neuroimaging as it can lead to substantial improvements in fetal brain tractography, tract-specific analysis, and structural connectivity assessment.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
MRI با وزن پراکندگی به طور فزاینده ای برای مطالعه رشد طبیعی و غیر طبیعی مغز جنین در UTERO استفاده می شود.مطالعات اخیر نشان داده است که DMRI می تواند بینش ارزشمندی در مورد فرآیندهای عصبی توسعه در مرحله جنین ارائه دهد.با این حال ، به دلیل کیفیت پایین داده ها و رشد سریع مغز ، تجزیه و تحلیل قابل اعتماد از داده های DMRI جنین نیاز به روشهای محاسباتی اختصاصی دارد که در حال حاضر در دسترس نیستند.عدم وجود روشهای خودکار برای تجزیه و تحلیل داده های سریع ، دقیق و قابل تکرار ، توانایی ما را به شدت محدود کرده است تا بتواند پتانسیل DMRI مغز جنین را برای کاربردهای پزشکی و علمی وارد کند.در این کار ، ما یک چارچوب محاسباتی یکپارچه را توسعه داده و تأیید کردیم تا (1) بافت مغز را به ماده سفید ، ماده خاکستری قشر مغز/زیر قشر و مایع مغزی نخاعی ، (2) بخش 31 تراکت ماده سفید مجزا و (3) بسته بندی کنید.قشر مغز و ساختارهای ماده خاکستری عمیق و ماده سفید را در 96 منطقه آناتومیک معنی دار ترسیم می کند.ما از مجموعه ای از رویکردهای دستی ، نیمه اتوماتیک و اتوماتیک برای حاشیه نویسی 97 مغز جنین استفاده کردیم.با استفاده از این برچسب ها ، ما یک روش یادگیری عمیق چند کاره را برای انجام سه محاسبه توسعه داده و تأیید کردیم.ارزیابی های ما نشان می دهد که روش جدید می تواند هر سه کار را به طور دقیق انجام دهد ، و با دستیابی به ضریب شباهت تاس 0.865 در تقسیم بافت ، 0.825 در بخش تقسیم ماده سفید و 0.819 در پارکینگ.روش پیشنهادی می تواند میدان تصویربرداری عصبی جنین را تا حد زیادی پیشرفت کند زیرا می تواند منجر به پیشرفت های قابل توجهی در تراکتوگرافی مغز جنین ، تجزیه و تحلیل خاص دستگاه و ارزیابی اتصال ساختاری شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
