7、医学影像处理：椎间盘标记与脑年龄预测的创新方法

医学影像处理：椎间盘标记与脑年龄预测的创新方法

在医学影像处理领域，准确的椎间盘标记和脑年龄预测对于疾病诊断和治疗具有重要意义。本文将介绍两种创新方法，分别用于解决椎间盘标记和脑年龄预测问题，并对其进行详细分析。

椎间盘标记：学习形状信息的方法

在椎间盘标记任务中，我们提出了一种结合形状信息的方法，旨在提高标记的准确性和效率。

后处理阶段网络架构

后处理阶段的网络架构采用了多个MLP模块，具体细节如下表所示：
| Module | Neurons | Input-size | Output-size |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| MLP Module(1) | 64 | (nx3) | (nx64) |
| MLP Module(2) | 128 | (nx64) | (nx128) |
| MLP Module(3) | 512 | (nx128) | (nx512) |
| MLP Module(4) | 1024 | (nx512) | (nx1024) |

其中，n表示检测到的椎间盘数量。Feature Transform模块（包括T-Net）的结构参考了相关文献，它通过仿射变换将输入对齐到特征空间，而不改变维度。

实验结果

• 数据集和指标 ：实验基于公开的脊柱通用数据集，该数据集包含来自全球42个中心的260名参与者的T1和T2 MRI图像。为了评估方法的性能，我们考虑了不同的比较指标，包括L2范数、假阳性率（FPR）和假阴性率（FNR）