To achieve fast, robust, and accurate reconstruction of the human cortical surfaces from 3D magnetic resonance images (MRIs), we develop a novel deep learning-based framework, referred to as SurfNN, to reconstruct simultaneously both inner (between white matter and gray matter) and outer (pial) surfaces from MRIs. Different from existing deep learning-based cortical surface reconstruction methods that either reconstruct the cortical surfaces separately or neglect the interdependence between the inner and outer surfaces, SurfNN reconstructs both the inner and outer cortical surfaces jointly by training a single network to predict a midthickness surface that lies at the center of the inner and outer cortical surfaces. The input of SurfNN consists of a 3D MRI and an initialization of the midthickness surface that is represented both implicitly as a 3D distance map and explicitly as a triangular mesh with spherical topology, and its output includes both the inner and outer cortical surfaces, as well as the midthickness surface. The method has been evaluated on a large-scale MRI dataset and demonstrated competitive cortical surface reconstruction performance.


翻译:为了从3D磁共振图像中快速、稳健和准确地重建人类皮层,我们开发了一个新的深深学习框架,称为SurfNN,以同时重建内(白物质和灰物质之间)和外(毛)表层。不同于现有以深学习为基础的皮层重建方法,即分别重建内表和外表或忽视内表和外表之间的相互依存性,SurfNN通过训练一个单一网络来预测位于内表和外层中心的中心表层。SurfNN的输入由3D MRI和中心表面的初始化组成,它隐含为3D距离图,明确为带有球表的三角图象,其输出包括内表和外表层,以及中心表面。该方法在大型的MRI数据集中进行了评估,并演示了竞争性的表面重建。</s>

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