wisconsin white matter hyperintensities segmentation toolbox

Wisconsin White Matter Hyperintensities Segmentation Toolbox（简称W2MHS）是一种用于识别和定量分析脑白质高信号区（white matter hyperintensities，WMH）的工具箱。

WMH是指在脑磁共振成像（MRI）中，脑白质区域出现更亮的信号，这通常代表着微小血管病变或其他脑部疾病。WMH通常与认知衰退、痴呆和其他神经系统疾病有关。

W2MHS是由威斯康星大学的研究团队开发的一种自动化工具箱，它可以帮助医生和研究人员快速准确地检测和量化WMH。该工具箱基于机器学习算法，结合了图像分割和分类技术，能够自动地将MRI图像中的WMH与正常脑组织进行区分。

使用W2MHS，用户只需上传MRI图像，选择相应的参数设置，工具箱就能自动执行WMH分割任务。工具箱会首先对图像进行预处理，包括去噪和平滑操作，然后通过训练好的模型，将WMH区域准确地进行分割。最终，工具箱会生成分割后的图像和WMH的定量指标，如WMH的体积、数量和位置等。

W2MHS具有高度的准确性和稳定性，已被广泛应用于WMH相关的研究和临床实践中。它不仅可以帮助医生更好地理解和评估患者的疾病情况，还有助于研究人员了解WMH与其他神经系统疾病之间的关系，为相关疾病的治疗和预防提供更有力的依据。

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