Your browser doesn't support javascript.
loading
Multi-atlas and unsupervised learning approach to perirectal space segmentation in CT images.
Ghose, Soumya; Denham, James W; Ebert, Martin A; Kennedy, Angel; Mitra, Jhimli; Dowling, Jason A.
Afiliación
  • Ghose S; Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, 10900 Euclid Ave, Cleveland, OH, 44106, USA.
  • Denham JW; School of Medicine and Public Health, University of Newcastle, Callaghan, NSW, 2308, Australia.
  • Ebert MA; Radiation Oncology, Sir Charles Gairdner Hospital, Hospital Ave, Nedlands, WA, 6009, Australia. Martin.Ebert@health.wa.gov.au.
  • Kennedy A; School of Physics, University of Western Australia, 35 Stirling Hwy, Crawley, WA, 6009, Australia. Martin.Ebert@health.wa.gov.au.
  • Mitra J; Radiation Oncology, Sir Charles Gairdner Hospital, Hospital Ave, Nedlands, WA, 6009, Australia.
  • Dowling JA; Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, 10900 Euclid Ave, Cleveland, OH, 44106, USA.
Australas Phys Eng Sci Med ; 39(4): 933-941, 2016 Dec.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-27844331
Asunto(s)
Palabras clave
Texto completo
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Recto / Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador / Tomografía Computarizada por Rayos X / Aprendizaje Automático no Supervisado Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Humans Idioma: En Revista: Australas Phys Eng Sci Med Año: 2016 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
Texto completo
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Recto / Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador / Tomografía Computarizada por Rayos X / Aprendizaje Automático no Supervisado Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Humans Idioma: En Revista: Australas Phys Eng Sci Med Año: 2016 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos