研讨会简介
准确分割磁共振成像（MRI）数据中的大脑结构对后续分析至关重要。然而，目前还缺乏可通用的方法来从不同物种（包括啮齿动物、非人灵长类动物和人类）的多模态磁共振成像数据中提取脑组织。因此，开发一种灵活、可通用的方法将使研究人员能够更有效地分析和比较实验结果。本期网络研讨会将介绍基于深度学习的网络，用于生成和分割跨物种、跨模态和跨磁共振扫描仪的多模态磁共振脑图像。
报名回看：
主讲人简介
张孝勇，上海交通大学医学院教授
准确分割磁共振成像（MRI）数据中的大脑结构对后续分析至关重要。然而，目前还缺乏可通用的方法来从不同物种（包括啮齿动物、非人灵长类动物和人类）的多模态磁共振成像数据中提取脑组织。因此，开发一种灵活、可通用的方法将使研究人员能够更有效地分析和比较实验结果。本期网络研讨会将介绍基于深度学习的网络，用于生成和分割跨物种、跨模态和跨磁共振扫描仪的多模态磁共振脑图像。
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张孝勇，上海交通大学医学院教授