脑机接口 / BCI

Deep-Learning Atlas Registration for Melanoma Brain Metastases: Preserving Pathology While Enabling Cohort-Level Analyses

深度学习解剖图谱注册用于黑色素瘤脑转移：在保留病理学的同时实现队列级分析

Nanna E. Wielenberg, Ilinca Popp, Oliver Blanck, Lucas Zander, Jan C. Peeken, Stephanie E. Combs, Anca-Ligia Grosu, Dimos Baltas, Tobias Fechter

机构 * Department of Radiation Oncology, Medical Center – University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg（放射肿瘤科，弗赖堡大学医学中心-弗赖堡大学医学院） ； Division of Medical Physics, Department of Radiation Oncology, Medical Center – University of Freiburg, Faculty of Medicine, University of Freiburg（医学物理系，放射肿瘤科，弗赖堡大学医学中心-弗赖堡大学医学院） ； Department of Radiation Oncology, University Medical Center Schleswig-Holstein（放射肿瘤科，石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心） ； Department of Radiation Oncology, TUM School of Medicine and Health, TUM University Hospital Rechts der Isar, Technical University of Munich（放射肿瘤科，慕尼黑技术大学医学院及健康科学系，慕尼黑技术大学医院雷chts der Isar） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本文提出深度学习方法实现黑色素瘤脑转移的精准图谱注册，无需病变掩膜即可在多中心数据中实现标准化分析，验证了转移灶的空间偏好。