Application of Deep Learning in Quantitative Analysis of 2-Dimensional Ultrasound Imaging of Nonalcoholic Fatty Liver Disease.

Cao, Wen; An, Xing; Cong, Longfei; Lyu, Chaoyang; Zhou, Qian; Guo, Ruijun

Cao, Wen; An, Xing; Cong, Longfei; Lyu, Chaoyang; Zhou, Qian; Guo, Ruijun.

Afiliación

Cao W; Department of Ultrasound Medicine, Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
An X; Beijing Research Institute, Shenzhen Mindray Biomedical Electronics Co, Ltd, Beijing, China.
Cong L; Beijing Research Institute, Shenzhen Mindray Biomedical Electronics Co, Ltd, Beijing, China.
Lyu C; Department of Ultrasound Medicine, Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Zhou Q; Department of Ultrasound Medicine, Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.
Guo R; Department of Ultrasound Medicine, Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, China.

J Ultrasound Med ; 39(1): 51-59, 2020 Jan.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31222786

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Interpretación de Imagen Asistida por Computador/métodos; Enfermedad del Hígado Graso no Alcohólico/diagnóstico por imagen; Ultrasonografía/métodos; Estudios de Evaluación como Asunto; Hígado/diagnóstico por imagen; Sensibilidad y Especificidad; Índice de Severidad de la Enfermedad

Palabras clave

deep-learning index; envelope signal; grayscale; nonalcoholic fatty liver disease

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación de Imagen Asistida por Computador / Ultrasonografía / Enfermedad del Hígado Graso no Alcohólico / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Evaluation_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Ultrasound Med Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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