0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Accurate Brain Vessel Segmentation in T1-Weighted MRI based on UNETR: Improving Neurosurgical Planning
Authors :
Fatemeh Gholizadeh
1
Mahdiyeh Rahmani
2
Ahmad Pour-Rashidi
3
Ebrahim Najafzadeh
4
Parastoo Farnia
5
Alireza Ahmadian
6
1- دانشگاه علوم پزشکی تهران
2- دانشگاه علوم پزشکی تهران
3- Northwestern University
4- دانشگاه علوم پزشکی ایران
5- دانشگاه علوم پزشکی تهران
6- دانشگاه علوم پزشکی تهران
Keywords :
Brain Vessels Segmentation،T1CE MRI images،Deep Learning،Neurosurgical Pre-Planning
Abstract :
Preoperative planning for brain tumor surgeries is highly challenging and requires precise identification of vascular anatomy to minimize the risk of complications. While T1-weighted contrast-enhanced (T1CE) MRI is routinely used for preoperative assessment, automated vessel segmentation from these scans remains a significant challenge. The absence of reliable vessel maps can disrupt surgical workflows and may compromise patient safety, especially in settings where specialized angiographic imaging is not available. In this study, we propose a transformer-based UNETR model that leverages global contextual information to address the complexity of brain vessel segmentation. After standardized preprocessing, the model was trained and validated on 30 expert-annotated T1CE MRI scans. The approach achieved high performance, with a Dice score of 87%, IoU of 0.98, sensitivity of 0.99, and specificity of 0.99, showing strong capability in detecting both major vessels and smaller vascular branches. These findings highlight the potential of attention-based architectures to enhance routine clinical imaging by providing accurate vessel maps directly from standard MRI sequences already acquired for tumor evaluation. Such a framework could support safer and more efficient preoperative planning without requiring additional imaging resources.
Papers List
List of archived papers
بلاکچین برای آینده مدیریت زنجیره تأمین پایدار در صنعت چهارم
زهرا کرمی
Cancer-Associated Actin Mutations Enhance Cofilin Binding Affinity: Insights from Steered Molecular Dynamics Simulations
Danial Sedighpour - Farzan Ghalichi - Iman Zoljanahi Oskui
نقش یادگیری عمیق در توسعه هوش مصنوعی و کاربردهای آن در صنعت، تجارت و زنجیره تأمین
آیدا مهرنیا
تاثیر مسئولیتپذیری اجتماعی شرکت بر مالیسازی شرکت با تاکید بر هزینههای نمایندگی
بهمن عبدی گلزار - سمیرا هنرمایه
بررسی تأثیر ریسک اطلاعات مالی و بندهای تعدیلی حسابرسی بر وجوه هیئتمدیره مشترک در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
حمیدرضا عزیزی - عرفان تخستین حلم
A Combined Time-Frequency and Common Spatial-Spectral Pattern Approach for EEG-Based Motor Imagery Classification
Reza Nejati - Hamed Danandeh Hesar
چالش های تحول دیجیتال و هوش مصنوعی در صنعت با رویکرد توسعه پایدار
رضا صبوری - ناصر فقهی فرهمند - سلیمان ایران زاده
یشبینی فرار مالیاتی مؤدیان حقوقی با تاکید بر مولفههای اقتصادی، مؤدیان و حسابرسان مالیاتی؛ با تکیه بر هوش مصنوعی
حسین بوذری
تاثیر بشردوستی شرکتی بر کارایی سرمایه گذاری با تاکید بر استراتژی تجاری شرکت
محمد فرجی بنائی - سمیرا بالائی - مهین اروجی
بررسی تأثیر بالقوه فناوری بلاکچین بر کاهش مدیریت سود در شرکتهای بورسی: یک تحلیل مبتنی بر نگرش کارشناسان و متخصصین
ضرغام داداش زاده
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2