FreeSurfer皮层下训练集是从手动注释的脑MRI扫描得出的。放射科专家分割皮质下结构，如海马和杏仁核，以创建高质量的标签。这些注释构成了训练模型的基本事实。
FreeSurfer使用这些标记的数据集来训练其算法，该算法在新的MRI扫描中自动分割皮质下区域。这涉及统计建模和机器学习技术，这些技术可以在不同的大脑解剖结构中推广。
训练集不断完善以提高准确性，确保FreeSurfer为神经影像学研究和临床应用提供可靠且可重复的结果。
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