来自MRI扫描的子皮质结构的分割对许多神经系统诊断感兴趣。由于这是一个艰苦的任务机器学习,并且特别深入学习(DL)方法已经探索。大脑的结构复杂性需要大型高质量的分段数据集,以开发基于DL的基于DL的解决方案,用于子皮质结构分割。为此,我们释放了一组114,1.5 Tesla,T1 MRI扫描,手动描绘为14个亚皮质结构。数据集中的扫描是从健康的年轻(21 - 30年)科目(58名男性和56名女性)中获得的,并且所有结构都是由经验丰富的放射学专家手动描绘的。已经使用该数据集进行了分割实验,结果表明,可以通过深学习方法获得准确的结果。
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