Reliable segmentation of 2D cardiac magnetic resonance perfusion image sequences using time as the 3rd dimension.

Sandfort, Veit; Jacobs, Matthew; Arai, Andrew E; Hsu, Li-Yueh

Sandfort, Veit; Jacobs, Matthew; Arai, Andrew E; Hsu, Li-Yueh.

Afiliación

Sandfort V; Stanford Medicine, Pasteur Drive 300, Stanford, CA, 94305, USA. veit.sandfort@gmail.com.
Jacobs M; National Heart Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA. veit.sandfort@gmail.com.
Arai AE; National Heart Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA.
Hsu LY; Department of Electrical Engineering and Computer Science, The Catholic University of America, Washington, DC, USA.

Eur Radiol ; 31(6): 3941-3950, 2021 Jun.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33247342

Asunto(s)

Corazón; Imagen por Resonancia Magnética; Humanos; Espectroscopía de Resonancia Magnética; Redes Neurales de la Computación; Perfusión

Palabras clave

Cardiac magnetic resonance imaging; Deep learning; Image segmentation; Myocardial perfusion

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Imagen por Resonancia Magnética / Corazón Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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