40 research outputs found

    Unsupervised Segmentation of Fetal Brain MRI using Deep Learning Cascaded Registration

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    Accurate segmentation of fetal brain magnetic resonance images is crucial for analyzing fetal brain development and detecting potential neurodevelopmental abnormalities. Traditional deep learning-based automatic segmentation, although effective, requires extensive training data with ground-truth labels, typically produced by clinicians through a time-consuming annotation process. To overcome this challenge, we propose a novel unsupervised segmentation method based on multi-atlas segmentation, that accurately segments multiple tissues without relying on labeled data for training. Our method employs a cascaded deep learning network for 3D image registration, which computes small, incremental deformations to the moving image to align it precisely with the fixed image. This cascaded network can then be used to register multiple annotated images with the image to be segmented, and combine the propagated labels to form a refined segmentation. Our experiments demonstrate that the proposed cascaded architecture outperforms the state-of-the-art registration methods that were tested. Furthermore, the derived segmentation method achieves similar performance and inference time to nnU-Net while only using a small subset of annotated data for the multi-atlas segmentation task and none for training the network. Our pipeline for registration and multi-atlas segmentation is publicly available at https://github.com/ValBcn/CasReg.Comment: 17 pages, 8 figures, 5 tables, paper submitted to IEEE transaction on medical imagin

    Mice shed light on photophobia and migraine

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    Desarrollo y aplicaci贸n de nuevas tecnolog铆as para la formaci贸n universitaria

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    e-status es una herramienta inform谩tica dise帽ada para que los estudiantes puedan resolver problemas estad铆sticos y obtener correcci贸n inmediata. La extensi贸n de su uso nos conduce a planteamientos inicialmente no previstos, como su integraci贸n dentro del modelo EEES. En el trabajo presente se va a exponer: a) su empleo durante la adaptaci贸n al sistema de cr茅ditos ECTS que requiere el proceso de convergencia europea, ejemplificado en una asignatura concreta; y b) el dise帽o propuesto para cuantificar su impacto en el aprendizaje. La metodolog铆a se basa en un n煤mero variable de problemas (en la asignatura que nos servir谩 de ejemplo, 22) que los alumnos pueden resolver repetidamente, puesto que los datos iniciales son variables. El profesor sigue una planificaci贸n coordinada con el temario del curso, para ir publicando problemas cuando los estudiantes disponen del material necesario. Todo el trabajo realizado es guardado en una base de datos, de manera que tanto el profesor como el estudiante pueden llevar un seguimiento y valorar el progreso alcanzado. As铆, mientras el objetivo del estudiante puede ser alcanzar una calificaci贸n derivada de su labor, el profesor dispone de un recurso para medir la dedicaci贸n del alumnado, detectar puntos d茅biles en su avance y tomar medidas correctoras.SIN FINANCIACI脫NNo data 200

    Teor铆a de la educaci贸n : educaci贸n y cultura en la sociedad de la informaci贸n

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    Monogr谩fico con el t铆tulo: 'Educaci贸n matem谩tica y tecnolog铆as de la informaci贸n'. Resumen basado en el de la publicaci贸ne-status es una herramienta inform谩tica dise帽ada para que los estudiantes puedan resolver problemas estad铆sticos y obtener correcci贸n inmediata. Se exponen varios aspectos sobre e-status: a) su empleo durante la adaptaci贸n al sistema de cr茅ditos ECTS (European Credit Transfer System) que requiere el proceso de convergencia europea, ejemplificado en una asignatura concreta; y b) el dise帽o propuesto para cuantificar su impacto en el aprendizaje. La metodolog铆a se basa en un n煤mero variable de problemas que los alumnos pueden resolver repetidamente, puesto que los datos iniciales son variables. El profesor sigue una planificaci贸n coordinada con el temario del curso, para ir publicando problemas cuando los estudiantes disponen del material necesario. Todo el trabajo realizado se guarda en una base de datos, de manera que tanto el profesor como el estudiante puedan llevar un seguimiento y valorar el progreso alcanzado. Con todo esto queda constatado que el grado de adecuaci贸n de la herramienta al modelo del Espacio Europeo de Educaci贸n Superior es bueno. Ello se explica porque el proceso de Bolonia prioriza determinadas l铆neas, como el empleo de las Tecnolog铆as de la Informaci贸n y Comunicaci贸n, el traspaso al estudiante de un papel m谩s activo en el aprendizaje, o el desarrollo de nuevos materiales y t茅cnicas docentes.Castilla y Le贸nES
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