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Quantifying U-Net uncertainty in multi-parametric MRI-based glioma segmentation by spherical image projection.
Yang, Zhenyu; Lafata, Kyle; Vaios, Eugene; Hu, Zongsheng; Mullikin, Trey; Yin, Fang-Fang; Wang, Chunhao.
Afiliación
  • Yang Z; Department of Radiation Oncology, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
  • Lafata K; Medical Physics Graduate Program, Duke Kunshan University, Kunshan, Jiangsu, China.
  • Vaios E; Medical Physics Graduate Program, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
  • Hu Z; Department of Radiation Oncology, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
  • Mullikin T; Department of Radiology, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
  • Yin FF; Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
  • Wang C; Department of Radiation Oncology, Duke University, Durham, North Carolina, USA.
Med Phys ; 51(3): 1931-1943, 2024 Mar.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37696029
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Imágenes de Resonancia Magnética Multiparamétrica / Glioma Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Med Phys Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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