A physics-guided modular deep-learning based automated framework for tumor segmentation in PET.

Leung, Kevin H; Marashdeh, Wael; Wray, Rick; Ashrafinia, Saeed; Pomper, Martin G; Rahmim, Arman; Jha, Abhinav K

Leung, Kevin H; Marashdeh, Wael; Wray, Rick; Ashrafinia, Saeed; Pomper, Martin G; Rahmim, Arman; Jha, Abhinav K.

Afiliação

Leung KH; Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States of America.
Marashdeh W; The Russell H. Morgan Department of Radiology, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States of America.
Wray R; Department of Radiology and Nuclear Medicine, Jordan University of Science and Technology, Ar Ramtha, Jordan.
Ashrafinia S; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Greater New York City Area, NY, United States of America.
Pomper MG; The Russell H. Morgan Department of Radiology, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States of America.
Rahmim A; Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States of America.
Jha AK; Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, United States of America.

Phys Med Biol ; 65(24): 245032, 2020 12 18.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32235059

Assuntos

Aprendizado Profundo; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Tomografia por Emissão de Pósitrons; Automação; Humanos; Neoplasias Pulmonares/patologia

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Tomografia por Emissão de Pósitrons / Aprendizado Profundo / Neoplasias Pulmonares Limite: Humans Idioma: En Revista: Phys Med Biol Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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