Resumen

Dado que el hipocampo es de pequeño tamaño, bajo contraste y forma irregular, se propone un nuevo método de segmentación del hipocampo basado en la agrupación de subespacios patch-sparsity en resonancia magnética cerebral para mejorar la precisión de la segmentación, que requiere que los coeficientes de representación en diferentes subespacios sean lo más sparse posible, mientras que los coeficientes de representación en el mismo subespacio deben ser lo más promedio posible. Al restringir la matriz de coeficientes con la restricción patch-sparse, la matriz de coeficientes contiene una estructura patch-sparse, que es útil para la segmentación del hipocampo. Los resultados experimentales muestran que nuestro método propuesto es eficaz en los datos de resonancia magnética del cerebro ruidoso, que puede tratar bien con el problema de segmentación del hipocampo.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:matriz de coeficientes, datos de RM cerebral con ruido, nuevo método de segmentación del hipocampo, problema de segmentación del hipocampo, parche, RM cerebral, diferentes subespacios, resultados experimentales, segmentación del hipocampo, forma irregular
• Keywords:coefficient matrix, noisy brain MRI data, novel hippocampus segmentation method, hippocampus segmentation problem, patch, brain MRI, different subspaces, experimental results, hippocampus segmentation, irregular shape