MRI的脑组织分割

资 源 简 介

MRI的脑组织分割

详 情 说 明

MRI脑组织分割是神经影像分析中的重要技术，主要用于量化脑部组织结构。其处理流程通常分为两个核心阶段：

全脑提取与容积计算 通过算法（如BET、ANTS等）从原始MRI图像中剥离头骨等非脑组织，准确分离出脑区掩膜。基于三维体素统计可计算总脑容积，该指标对脑萎缩评估具有临床意义，常作为神经退行性疾病的参考依据。

白质灰质细分与占比分析 利用组织概率图谱或机器学习分类器（如FSL-FAST、SPM等）对脑区内部分割，区分白质、灰质及脑脊液。通过计算各组织体积占比，可发现细微病理变化（如灰质减少可能关联阿尔茨海默症）。该过程需注意部分容积效应校正，尤其在组织边界区域。

现代方法趋向结合深度学习（如U-Net架构），通过端到端训练实现更高精度的自动化分割。临床应用中需关注扫描参数标准化，以保障跨数据集的可比性。