論文の概要: MELAGE: A purely python based Neuroimaging software (Neonatal)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07175v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 19:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 17:28:05.224733
• Title: MELAGE: A purely python based Neuroimaging software (Neonatal)
• Title（参考訳）: melage:純粋なpythonベースのニューロイメージングソフトウェア(neonatal)
• Authors: Bahram Jafrasteh, Sim\'on Pedro Lubi\'an L\'opez, Isabel Benavente Fern\'andez
• Abstract要約: 先駆的なPythonベースのニューロイメージングソフトウェアであるMELAGEは、医療画像の可視化、処理、分析のための汎用ツールとして登場した。 MELAGEは当初、新生児期に3D超音波とMRIの脳画像を処理するというユニークな課題に対処するために考案され、顕著な適応性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MELAGE, a pioneering Python-based neuroimaging software, emerges as a versatile tool for the visualization, processing, and analysis of medical images. Initially conceived to address the unique challenges of processing 3D ultrasound and MRI brain images during the neonatal period, MELAGE exhibits remarkable adaptability, extending its utility to the domain of adult human brain imaging. At its core, MELAGE features a semi-automatic brain extraction tool empowered by a deep learning module, ensuring precise and efficient brain structure extraction from MRI and 3D Ultrasound data. Moreover, MELAGE offers a comprehensive suite of features, encompassing dynamic 3D visualization, accurate measurements, and interactive image segmentation. This transformative software holds immense promise for researchers and clinicians, offering streamlined image analysis, seamless integration with deep learning algorithms, and broad applicability in the realm of medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 先駆的なPythonベースのニューロイメージングソフトウェアであるMELAGEは、医療画像の可視化、処理、分析のための汎用ツールとして登場した。 当初、新生児期に3d超音波とmriの脳画像を処理するというユニークな課題に対処するために考案されたmelageは、顕著な適応性を示し、その有用性を成人の脳画像の領域にまで広げる。 MELAGEのコアとなるのは、ディープラーニングモジュールによって強化された半自動脳抽出ツールで、MRIと3D Ultrasoundデータから正確で効率的な脳構造抽出を実現する。 さらに、MELAGEはダイナミックな3Dビジュアライゼーション、正確な測定、インタラクティブなイメージセグメンテーションを含む、包括的な機能スイートを提供している。 このトランスフォーメーションソフトウェアは、研究者や臨床医にとって大きな約束であり、画像分析の合理化、ディープラーニングアルゴリズムとのシームレスな統合、医療画像の領域における幅広い適用性を提供する。

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