Kryosektion hjärnbilder i kinesiska synliga mänskliga (CVH) dataset innehåller rik anatomisk struktur information om vävnader på grund av dess höga upplösning (t.ex. 0,167 mm per pixel). Snabb och exakt segmentering av dessa bilder till vit materia, grå materia och cerebrospinalvätska spelar en avgörande roll för att analysera och mäta de anatomiska strukturerna i människans hjärna. De flesta befintliga automatiserade segmenteringsmetoder är dock utformade för datortomografi eller magnetisk resonanstomografi, och de kanske inte är tillämpliga för kryosektionsbilder på grund av skillnaden i bildåtergivning. I detta dokument föreslår vi en övervakad inlärningsbaserad CVH hjärnvävnad segmentering metod som använder staplad autoencoder (SAE) för att automatiskt lära sig de djupa funktioner representationer. I vår modell ingår två på varandra följande delar där två trelagers SAE tar bildlappar som indata för att lära sig den komplexa anatomiska funktionsrepresentationen, och sedan skickas dessa funktioner till Softmax classifier för att härleda etiketterna. Experimentella resultat validerade vår metods effektivitet och visade att den överträffade fyra andra klassiska strategier för att upptäcka hjärnvävnad. Dessutom rekonstruerade vi tredimensionella ytor av dessa vävnader, som visar deras potential att utforska de högupplösta anatomiska strukturerna i den mänskliga hjärnan.
Zhao m.fl. REF använde staplade autokodare för att lära sig djupa funktioner från kryosektion hjärnbilder.
Segmenting Brain Tissues from Chinese Visible Human Dataset by Deep-Learned Features with Stacked Autoencoder