Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Erratum: "Tract-specific white matter microstructure associated with early cognitive development in infants" [Neuroimage Rep 6 (2026) 100336].

Neuroimage. Reports·2026
Same author

MultiMorph: On-demand Atlas Construction.

Proceedings. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition·2026
Same author

Tract-specific white matter microstructure associated with early cognitive development in infants.

Neuroimage. Reports·2026
Same author

Treatment Outcomes With Novel Targeted and Immunotherapeutic Regimens in CAYA Hodgkin Lymphoma: A Retrospective Study.

Cancer innovation·2026
Same author

Consistency Regularization Improves Placenta Segmentation in Fetal EPI MRI Time Series.

Perinatal, preterm and paediatric image analysis (2025)·2026
Same author

Learning General-Purpose Biomedical Volume Representations using Randomized Synthesis.

... International Conference on Learning Representations·2026

相关实验视频

Updated: Jul 18, 2025

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data
14:27

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Published on: June 26, 2013

15.7K

局部时空表现 学习长度一致的神经图像分析

Mengwei Ren1, Neel Dey1, Martin A Styner2

  • 1New York University.

Advances in neural information processing systems
|August 24, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

这项研究引入了一种用于医学成像的新型自我监督学习方法,通过捕捉时空特征来提高纵向扫描的细分精度,并提高脑MRI分析的一致性.

更多相关视频

Concurrent EEG and Functional MRI Recording and Integration Analysis for Dynamic Cortical Activity Imaging
11:28

Concurrent EEG and Functional MRI Recording and Integration Analysis for Dynamic Cortical Activity Imaging

Published on: June 30, 2018

11.7K
Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K

相关实验视频

Last Updated: Jul 18, 2025

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data
14:27

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

Published on: June 26, 2013

15.7K
Concurrent EEG and Functional MRI Recording and Integration Analysis for Dynamic Cortical Activity Imaging
11:28

Concurrent EEG and Functional MRI Recording and Integration Analysis for Dynamic Cortical Activity Imaging

Published on: June 30, 2018

11.7K
Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.1K

科学领域:

  • 医学计算机视觉 医学计算机视觉
  • 医疗保健中的人工智能
  • 生物医学图像分析

背景情况:

  • 医学成像中的自主监督学习 (SSL) 利用解剖学自相似性进行预训练,但当前的方法假定独立且相同分布 (i.i.d.) 数据,不适合进行纵向研究.
  • 现有的图像对图像架构的SSL技术往往专注于独立的空间或时间相似性,未能有效地利用纵向数据中的多尺度时空信息.
  • 单尺度方法的天真扩展到多尺度的时空分析可以导致退化的解决方案,限制它们对复杂的医学成像场景的适用性.

研究的目的:

  • 开发一种新的局部和多尺度时空表示学习方法,用于在纵向医学图像上训练的图像对图像架构.
  • 引入自我监督的细分一致性规范化技术,用于微调,有效地利用纵向数据中的主体内相关性.
  • 提高医疗图像细分任务的性能和纵向一致性,使用自主监督的纵向数据集预训.

主要方法:

  • 提出了一种空间时空表示学习方法,利用多尺度的主体内图像特征相似性的方法,用于纵向数据集的预训练.
  • 在预训练阶段开发了功能智能的规范化,以防止退化的表示.
  • 在微调过程中引入了自我监督的细分一致性规范化,以利用学科内部的相关性.

主要成果:

  • 拟议的框架在各种细分任务上显著优于精心调整的随机初始化基线和现有的自我监督技术.
  • 在成年神经退行性核磁共振和婴儿大脑核磁共振数据集上表现出卓越的性能和改进的纵向一致性.
  • 该方法有效地捕捉了局部和多尺度的时空特征,解决了i.i.d.的局限性. 医学成像中的假设.

结论:

  • 开发的方法为纵向医学图像的自我监督学习提供了强大的方法,提高了细分的准确性和一致性.
  • 这项工作通过在临床研究设计中有效利用时间信息来推进医疗计算机视觉领域.
  • 提出的技术为使用MRI改进动态生物过程和疾病进展的自动化分析提供了一个有希望的方向.