高分翻译一段英文~~~急求，在线等

Question

高分翻译一段论文内容，英译汉 【不要机器翻译】，要通顺、精准一点的
在线等~~~~~~~~~急急急~~~~~~~~感激不尽
注：文中标题和括号里的数字要保持原位，不要修改，是关于认知神经研究技术方面的~
The HBP-funded Internet Brain Segmentation Repository(37) is developing a

repository of segmented brain images to use in comparing these different

methods.
Popular segmentation and reconstruction techniques include reconstruction

from serial sections,region-based methods,edge-based methods,model or

knowledge-based methods,and combined methods.

2.2.1 Reconstruction from Serial Sections
The classic approach to extracting anatomy is to manually or semi-

automatically trace the contours of structures of interest on each of a

series of aligned image slices,then to "tile"a surface over the contours

(38).The tiled surface usually consists of an array of 3-D points connected

to each other by edges to form triangular facets.The resulting 3-D surface

mesh is then in a form where it can be further analyzed or displayed using

standard 3-D surface rendering techniques(39).
Neither fully automatic contour tracing nor fully automatic tiling has

been satisfactorily demonstrated in the general case.Thus,semi-automatic

contour tracing followed by semi-automatic tiling remains the most common

method for reconstruction from serial sections,and reconstruction from

serial sections itself remains the method of choice for extracting

microscopic 3-D brain anatomy(18).

2.2.2 Region-Based and Edge-Based Segmentation
This and the following sections primarily concentrate on segmentation at the macroscopic level.
In region-based segmentation voxels are grouped into contiguous regions

based on characteristics such as intensity ranges and similarity to their

neighbors(40).A common initial approach to region-based segmentation is

first to classify voxels into a small number of tissue classes such as gray

matter,white matter,cerebrospinal fluid and background then to use these

classifications as a basis for further segmentation(41,42)

Answer 1

在高血压，脑分割资助互联网信息库（37）正在开发一种

脑图像的分割库使用比较这些不同

方法。
热门分割和重建技术包括重建

从切片，基于区域的方法，边为基础的方法，模型或

以知识为基础的方法，以及相结合的方法。

2.2.1连续切片重构
经典的方法提取解剖是手动或半

自动跟踪对每一个利益结构的轮廓

系列对齐图像切片，然后到“瓦”的轮廓，表面较

（38）。瓷砖表面的，通常由一个三维阵列连接点

彼此的边缘，形成三角facets.The产生三维曲面

网格，然后在那里可以进一步分析或显示使用形式

标准的3 - D面绘制技术（39）。
无论是全自动轮廓跟踪或全自动瓦片已

得到令人满意的表现在一般case.Thus，半自动

轮廓跟踪的半自动瓦片后仍是最常见

方法从连续切片重建，从重建

连续切片本身仍然是首选方法提取

微观三维大脑解剖（18）。

2.2.2基于区域和边缘基于分割
这和下面的部分主要集中在宏观的分割水平。
在基于区域的分割体素分为毗邻地区

基于特征，如范围和强度，以他们的相似性

邻居（40）。一种常见的初步做法，以区域为基础的分割

首先分为一类的组织，如少数体素灰

事，白质，脑脊液和背景，然后使用这些

分类，进一步细分为（41,42即止）

Answer 2

HBP 赞助的英特网脑分割容器 （37) 正在发展一

分割的脑的容器描绘在比较这些不同者方面使用

方法。
流行的分割和重建技术包括重建

从连续的区段、以区域为基础的方法、以边缘为基础的方法，模型或

知识库方法，而且联合了方法。

2.2.1连续的区段的重建
吸取剖析的第一流的达成方式是到用手或半－

自动地在每个之上追踪重要结构的等高线一

连续的排列图像薄的切片，然后到 " 铺以瓦 " 在等高线上的一个表面

（38).被铺以瓦的表面通常有被连接的一系列 3 D 的点

对形成三角形的方面边缘的彼此。产生的 3 D 的表面

网孔然后以它可能是更进一步的一种形式被分析或显示使用

标准的 3 D 的升至水面翻译技术. （39)
既不完全自动的等高线追踪也不完全自动的盖瓦有

满意地被在一般的情形示范。因此，半自动

被半自动盖瓦跟随的等高线追踪保持最通常的

为连续的区段的重建、和重建的方法从

序列区段本身保持吸取的选择的方法

显微镜的 3 D 的脑剖析. （18)

2.2.2区域建立的、边缘建立的分割
这和下列的区段主要地在巨观水平专注于分割。
在以区域为基础的分割 voxels 中被分类为邻近的区域

基于特性如此的当做强烈范围和类似到他们的

邻居（40)。一个通常的起始达成的方式以区域为基础的分割是

第一的把 voxels 分类为少数的薄纱织品分类如此的当做灰色

物质、白质 ，脑脊髓的液体和背景然后使用这些

分类当做一种基础为较进一步的分割（41,42)