从核磁共振图像（MRI）对整个头部进行精准的分割为个性化的有限元计算模型奠定了基础，提供非侵入性脑刺激（NIBS）等领域的计算机辅助解决方案。
本研究提出一种名为 GRACE 的深度学习方法，在一个新数据集上进行训练和验证，该数据集包含 177 个经过细致人工审查的手动校正 MRI 衍生基准分割。