MRA 및 CTA 이미지에서 Willis 원의 위상 인지 다중 클래스 세분화

Key Points

• 효과적인 다중 클래스 세분화는 Willis 원 구조를 식별하는 데 높은 정확도를 달성하여 이미지 해석을 향상시킵니다.
• 이 방법은 임상 평가와 관련된 혈관 구조의 시각화를 개선하기 위해 MRA 및 CTA 이미지를 모두 활용합니다.
• 평가는 Willis 원 내 복잡한 해부학적 특성을 정확하게 delineation하기 위해 위상 인지 접근법을 사용합니다.
• 결과는 개선된 세분화 기술이 혈관 질환에 대한 진단 및 치료 계획에 도움이 될 수 있음을 시사합니다.