大脑的血管为人脑提供所需的营养和氧气。作为大脑血液供应的脆弱部分，小血管的病理可能会引起严重的问题，例如脑小血管疾病（CSVD）。还显示CSVD与神经变性有关，例如阿尔茨海默氏病。随着7个特斯拉MRI系统的发展，可以实现较高的空间图像分辨率，从而使大脑中非常小的血管描绘。非深度学习的方法进行血管分割的方法，例如，弗兰吉的血管增强，随后的阈值能够将培养基分割至大容器，但通常无法分割小血管。这些方法对小容器的敏感性可以通过广泛的参数调整或手动校正来提高，尽管使它们耗时，费力，并且对于较大的数据集而言是不可行的。本文提出了一个深度学习架构，以自动在7特斯拉3D飞行时间（TOF）磁共振血管造影（MRA）数据中自动分割小血管。该算法对仅11个受试者的小型半自动分段数据进行训练和评估；使用六个进行培训，两个进行验证，三个进行测试。基于U-NET多尺度监督的深度学习模型使用训练子集进行了训练，并以一种自我监督的方式使用变形 - 意识到的学习以改善概括性能。针对测试集对拟议的技术进行了定量和定性评估，并获得了80.44 $ \ pm $ 0.83的骰子得分。此外，将所提出的方法的结果与选定的手动分割区域（62.07结果骰子）进行了比较，并通过变形感知的学习显示出显着改善（18.98 \％）。
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