Deep-learning convolutional neural network: Inner and outer bladder wall segmentation in CT urography.

Gordon, Marshall N; Hadjiiski, Lubomir M; Cha, Kenny H; Samala, Ravi K; Chan, Heang-Ping; Cohan, Richard H; Caoili, Elaine M

Gordon, Marshall N; Hadjiiski, Lubomir M; Cha, Kenny H; Samala, Ravi K; Chan, Heang-Ping; Cohan, Richard H; Caoili, Elaine M.

Afiliação

Gordon MN; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Hadjiiski LM; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Cha KH; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Samala RK; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Chan HP; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Cohan RH; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Caoili EM; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.

Med Phys ; 46(2): 634-648, 2019 Feb.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30520055

Assuntos

Aprendizado Profundo; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Tomografia Computadorizada por Raios X; Bexiga Urinária/diagnóstico por imagem; Urografia; Humanos; Doses de Radiação; Bexiga Urinária/anatomia & histologia

Palavras-chave

CT urography; bladder; bladder wall; computer-aided diagnosis; deep learning; segmentation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Bexiga Urinária / Processamento de Imagem Assistida por Computador / Urografia / Tomografia Computadorizada por Raios X / Aprendizado Profundo Limite: Humans Idioma: En Revista: Med Phys Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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