原创<br> MIT+IBM同时利用AI探索神经科学，让脑科学研究如虎添翼( 四 )_智东西编|韦世玮导语：近期

另一方面，图像分割是基于共享特征对图像像素进行标记的过程，而磁共振成像的图像又是一个以三维像素形式呈现的体素。

因此，神经科学的研究人员经常需要根据大脑的解剖结构，对体素区域进行分离和标记，手工进行图像分割。

Amy与麻省理工学院博士后助理Guha Balakrishnan、Frédo Durand教授、John V. Guttag教授，以及资深作家Adrian V. Dalca，使用单一标记的分段脑MRI扫描和一组100个未标记的病人扫描，完成了自动化神经科学图像分割过程。

在研究过程中，研究人员使用了两个卷积神经网络。

首先，卷积神经网络从100个未标记的扫描中学习亮度、对比度、噪声和空间变换流场（指运动流体所占的空间区域里的速度、压强等因素）的变化，这些变化模拟了扫描之间的体素运动。

其次，为了合成新的标记扫描，系统生成一个随机的流场，并将这个随机的流场应用于标记的MRI扫描，以匹配未标记扫描数据集中实际患者的MRI。然后，系统将所学习到的亮度、对比度和噪声变化进行随机组合。

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