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【2h】

Multi-atlas Library for Eliminating Normalization Failures in Non-Human Primates

机译:消除非人类灵长类动物标准化失败的多图谱库

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摘要

IntroductionCurrent tools for automated skull stripping, normalization, and segmentation of non-human primate (NHP) brain MRI studies typically demonstrate high failure rates. Many of these failures are due to a poor initial estimate for the affine component of the transformation. The purpose of this study is to introduce a multi-atlas approach to overcome these limitations and drive the failure rate to near zero.
机译:简介当前用于非人类灵长类动物(NHP)脑MRI研究的自动颅骨剥离,归一化和分割的工具通常显示出较高的失败率。这些失败中的许多是由于对转换的仿射成分的初步估算不佳所致。这项研究的目的是介绍一种多图集方法来克服这些局限性并使故障率接近零。

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