Para localizar automaticamente pontos anatômicos estáveis em imagens de ressonância magnética (MRI) da cabeça, foi proposta um método automático de localização de pontos anatômicos em imagens de MRI da cabeça baseado na rede ampulheta (Hourglass Network, HN). O método utiliza a estrutura básica do HN para extrair e fundir características multiescala, introduzindo um mecanismo de atenção à escala ao fundir características multiescala para melhorar a precisão da extração dos pontos anatômicos. A camada DSNT (Differentiable Spatial to Numerical Transform) é utilizada para realizar a regressão das coordenadas a partir dos mapas de calor preditivos gerados pela rede neural convolucional para localizar os pontos anatômicos. Foram utilizadas 500 imagens de MRI da cabeça para treinamento e 300 imagens para teste. Os resultados dos testes mostram que o método proposto alcança uma precisão de localização superior a 80% para quatro pontos anatômicos e, em comparação com os métodos comuns de localização de pontos-chave, este método obteve os melhores resultados. Este método pode auxiliar os médicos na marcação de pontos anatômicos nas imagens, fornecendo suporte técnico para o registro automático de imagens da cabeça e análise de big data de doenças da cabeça.

Imagens de MRI da cabeça;localização de pontos anatômicos;rede ampulheta;atenção à escala;DSNT