- 拡散磁気共鳴画像（dMRI）トラクトグラフィーは脳構造コネクティビティ再構築に重要であるが、反対方向のファイバー方向分布関数（fODF）を対称と仮定することは非対称な微細構造領域での性能を損なう制約があるため、本研究は教師なし深層学習フレームワークに基づく再帰的推定器Recursive-a-fODFを提案し、非対称fODF（a-fODF）を直接推定することを目的とした。
神経変性・精神疾患におけるトラクトグラフィー用非対称fODFの教師なし再帰推定
AIによる要点抽出
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