Automated lung tumor segmentation robust to various tumor sizes using a consistency learning-based multi-scale dual-attention network.

Lee, Jumin; Lee, Min-Jin; Kim, Bong-Seog; Hong, Helen

Lee, Jumin; Lee, Min-Jin; Kim, Bong-Seog; Hong, Helen.

Afiliação

Lee J; Department of Software Convergence, Seoul Women's University, Seoul, Republic of Korea.
Lee MJ; Department of Software Convergence, Seoul Women's University, Seoul, Republic of Korea.
Kim BS; R&D Center, Boryung Ltd., Seoul, Republic of Korea.
Hong H; Department of Software Convergence, Seoul Women's University, Seoul, Republic of Korea.

J Xray Sci Technol ; 31(5): 879-892, 2023.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37424487

Assuntos

Carcinoma Pulmonar de Células não Pequenas; Neoplasias Pulmonares; Humanos; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Processamento de Imagem Assistida por Computador

Palavras-chave

Chest CT; consistency learning; deep learning; lung tumor segmentation; size normalization

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Carcinoma Pulmonar de Células não Pequenas / Neoplasias Pulmonares Limite: Humans Idioma: En Revista: J Xray Sci Technol Assunto da revista: RADIOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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