Cristin-resultat-ID: 1962536
Sist endret: 7. februar 2022, 16:22
NVI-rapporteringsår: 2021
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2021

A Deep Learning-Based Tool for Automatic Brain Extraction from Functional Magnetic Resonance Images of Rodents

Bidragsytere:
  • Sidney Pontes Filho
  • Annelene Dahl
  • Stefano Nichele og
  • Gustavo Mello

Bok

Intelligent Systems and Applications, Proceedings of the 2021 Intelligent Systems Conference (IntelliSys 2021) Volume 1
ISBN:
  • 978-3-030-82195-1

Utgiver

Springer Nature
NVI-nivå 1

Serie

Lecture Notes in Networks and Systems
ISSN 2367-3370
e-ISSN 2367-3389
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2021
Volum: 295
Hefte: 1
Sider: 549 - 558
ISBN:
  • 978-3-030-82195-1
Open Access

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: IKT
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

A Deep Learning-Based Tool for Automatic Brain Extraction from Functional Magnetic Resonance Images of Rodents

Sammendrag

Removing skull artifacts from functional magnetic images (fMRI) is a well understood and frequently encountered problem. Because the fMRI field has grown mostly due to human studies, many new tools were developed to handle human data. Nonetheless, these tools are not equally useful to handle the data derived from animal studies, especially from rodents. This represents a major problem to the field because rodent studies generate larger datasets from larger populations, which implies that preprocessing these images manually to remove the skull becomes a bottleneck in the data analysis pipeline. In this study, we address this problem by implementing a neural network-based method that uses a U-Net architecture to segment the brain area into a mask and removing the skull and other tissues from the image. We demonstrate several strategies to speed up the process of generating the ground-truth of the dataset using watershedding, and several strategies for data augmentation that allowed to train robustly the U-Net to perform the segmentation. Finally, we deployed the trained network freely available.

Bidragsytere

Sidney Pontes Filho

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informasjonsteknologi ved OsloMet - storbyuniversitetet

Annelene Dahl

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Kavliinstitutt for nevrovitenskap ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Stefano Nichele

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informasjonsteknologi ved OsloMet - storbyuniversitetet
Aktiv cristin-person

Gustavo Borges Moreno e Mello

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Gustavo Mello
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informasjonsteknologi ved OsloMet - storbyuniversitetet
1 - 4 av 4

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

1 - 1 av 1