Deep learning for semi-automated unidirectional measurement of lung tumor size in CT.

Woo, MinJae; Devane, A Michael; Lowe, Steven C; Lowther, Ervin L; Gimbel, Ronald W

Woo, MinJae; Devane, A Michael; Lowe, Steven C; Lowther, Ervin L; Gimbel, Ronald W.

Afiliação

Woo M; Department of Public Health Sciences, Clemson University, 501 Edwards Hall, Clemson, SC, 29634, USA.
Devane AM; Department of Radiology, Prisma Health System, 200 Patewood Drive, Greenville, SC, 29615, USA.
Lowe SC; Department of Radiology, Prisma Health System, 200 Patewood Drive, Greenville, SC, 29615, USA.
Lowther EL; Department of Radiology, Prisma Health System, 200 Patewood Drive, Greenville, SC, 29615, USA.
Gimbel RW; Department of Public Health Sciences, Clemson University, 501 Edwards Hall, Clemson, SC, 29634, USA. rgimbel@clemson.edu.

Cancer Imaging ; 21(1): 43, 2021 Jun 23.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34162439

Assuntos

Aprendizado Profundo/normas; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Idoso; Feminino; Humanos; Masculino; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

Deep learning; Lung Cancer; Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 1.1; Semi-automated annotation; Tumor Measurement

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Tomografia Computadorizada por Raios X / Aprendizado Profundo / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Observational_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Cancer Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / NEOPLASIAS Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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