Evaluation of ultrasonic fibrosis diagnostic system using convolutional network for ordinal regression.

Saito, Ryosuke; Koizumi, Norihiro; Nishiyama, Yu; Imaizumi, Tsubasa; Kusahara, Kenta; Yagasaki, Shiho; Matsumoto, Naoki; Masuzaki, Ryota; Takahashi, Toshimi; Ogawa, Masahiro

Saito, Ryosuke; Koizumi, Norihiro; Nishiyama, Yu; Imaizumi, Tsubasa; Kusahara, Kenta; Yagasaki, Shiho; Matsumoto, Naoki; Masuzaki, Ryota; Takahashi, Toshimi; Ogawa, Masahiro.

Afiliação

Saito R; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan.
Koizumi N; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan. nkoizumi@ieee.org.
Nishiyama Y; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan.
Imaizumi T; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan.
Kusahara K; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan.
Yagasaki S; The University of Electro-Communications, Chofu, Japan.
Matsumoto N; Nihon University, Tokyo, Japan.
Masuzaki R; Nihon University, Tokyo, Japan.
Takahashi T; Nihon University, Tokyo, Japan.
Ogawa M; Nihon University, Tokyo, Japan.

Int J Comput Assist Radiol Surg ; 16(11): 1969-1975, 2021 Nov.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34545465

Assuntos

Cirrose Hepática; Ultrassom; Fibrose; Humanos; Fígado/diagnóstico por imagem; Fígado/patologia; Cirrose Hepática/diagnóstico por imagem; Cirrose Hepática/patologia

Palavras-chave

Deep learning; Liver fibrosis; Ultrasound image

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ultrassom / Cirrose Hepática Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Int J Comput Assist Radiol Surg Assunto da revista: RADIOLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão

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