在后相关病理的背景下体积细分:一个系统的审查
Andrew J Kobets1, Seyed Ahmad Naseri Alavi2, Samuel Jack Ahmad3
1Department of Neurological Surgery, Montefiore Medical Center and the Albert Einstein College of Medicine, Bronx, NY, 10467, USA.
Neurosurgical review
|April 18, 2024
概括
本综述总结了后细分技术,从手动到深度学习方法. 它强调了研究诸如奇亚里形等疾病的各种方法的优缺点.
科学领域:
- 神经成像分析分析神经成像分析
- 医疗图像细分 医疗图像细分
- 计算解剖学的计算解剖学
背景情况:
- 后细分对于研究神经疾病,如奇阿里形和克鲁松综合征至关重要.
- 细分工具的进步范围从手动方法到复杂的深度学习算法.
- 了解这些技术有助于诊断和管理后病理.
结论:
- 对于后分析,存在多种不同的细分技术,每个都有独特的好处和局限性.
- 分段方法的选择取决于具体的临床应用和所需的结果.
- 本综述提供了当前文献的综合概述,帮助研究人员选择后病理的适当细分策略.


