FatSegNet: A fully automated deep learning pipeline for adipose tissue segmentation on abdominal dixon MRI.

Estrada, Santiago; Lu, Ran; Conjeti, Sailesh; Orozco-Ruiz, Ximena; Panos-Willuhn, Joana; Breteler, Monique M B; Reuter, Martin

Estrada, Santiago; Lu, Ran; Conjeti, Sailesh; Orozco-Ruiz, Ximena; Panos-Willuhn, Joana; Breteler, Monique M B; Reuter, Martin.

Afiliação

Estrada S; Image Analysis, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Lu R; Population Health Sciences, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Conjeti S; Population Health Sciences, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Orozco-Ruiz X; Image Analysis, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Panos-Willuhn J; Population Health Sciences, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Breteler MMB; Population Health Sciences, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.
Reuter M; Population Health Sciences, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany.

Magn Reson Med ; 83(4): 1471-1483, 2020 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31631409

Assuntos

Aprendizado Profundo; Tecido Adiposo/diagnóstico por imagem; Estudos de Coortes; Imageamento por Ressonância Magnética; Estudos Prospectivos; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

deep learning; dixon MRI; neural networks; semantic segmentation; subcutaneous adipose tissue; visceral adipose tissue

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Magn Reson Med Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Alemanha

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