脑疾病的检查,对于治疗和预防的好处是具有十分重要的意义.尤其多模态的脑影像数据更是在解剖学中具有重要的意义.随着这些年科技的发展,仪器的应用和学习开始比较广泛的应用到临床学上,大多数的仪器研究主要集中在多模态脑影像数据的图像处理上,监督学习算法与模型,这样的训练有利于系统性的了解脑解剖知识,因为训练可以收集大量的样本数据,且来自同一学习区域,为了让大家更好的利用相关知识,学习脑解剖知识更加全面,基于多模态脑影像数据的图像处理与脑解剖的关系,同时在应用过程中,会使用结合想过脑解剖领域的先进知识,本文首先介绍了如何处理多模态脑影像数据的图像,其次介绍了多模态影像在脑解剖教学中的应用方式,最后对研究多模态脑影像的图像处理以及在脑解剖教学中应用做出总结性讨论.
NETL
NSTL
万方数据
维普
