arXiv cs.CV· Ahmed Tahseen Minhaz, Richard Lartey, Zhiyuan Zhang, Jeehun Kim, Kunio Nakamura, Mingrui Yang, Jiasen Zhang, Weihong Guo, Naveen Subhas, Carl S. Winalski, Xiaojuan Li·· 9 小时前AI 评分24
MT-cGAN：无需高分辨率形态学图像即可自动分割全膝关节软骨与半月板并可靠量化 T1ρ 和 T2
Multitask Conditional Generative Adversarial Network Enables Automatic Whole Knee Cartilage and Menisci Segmentation and Reliable $T_{1\rho}$ and $T_2$ Quantification Without High-Resolution Morphological Images
AI 导读
研究提出多任务条件生成对抗网络 MT-cGAN，可直接从 qMRI 回波图像合成类 DESS 图像并分割膝关节软骨与半月板。在 361 名受试者共 508 例膝关节 MRI 数据上，其平均 Dice 达 0.84，优于结合迁移学习的 SOTA 条件 GAN（0.82，p<0.001），T1ρ 与 T2 量化变异系数最低，分别为 1.84% 和 1.81%。
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