Healthy Kidney Segmentation in the Dce-Mr Images Using a Convolutional Neural Network and Temporal Signal Characteristics.

Klepaczko, Artur; Eikefjord, Eli; Lundervold, Arvid

Klepaczko, Artur; Eikefjord, Eli; Lundervold, Arvid.

Afiliação

Klepaczko A; Institute of Electronics, Lodz University of Technology, 90-924 Lódz, Poland.
Eikefjord E; Department of Health and Functioning, Western Norway University of Applied Sciences, 5063 Bergen, Norway.
Lundervold A; Department of Health and Functioning, Western Norway University of Applied Sciences, 5063 Bergen, Norway.

Sensors (Basel) ; 21(20)2021 Oct 09.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34695931

Assuntos

Meios de Contraste; Imageamento por Ressonância Magnética; Humanos; Processamento de Imagem Assistida por Computador; Rim/diagnóstico por imagem; Redes Neurais de Computação; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

convolutional neural networks; dynamic contrast-enhanced MRI; glomerular filtration rate; kidney segmentation; perfusion quantification; pharmocokinetic modeling

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Meios de Contraste Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Polônia

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