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Development and Validation of a Deep Learning-Based Automatic Brain Segmentation and Classification Algorithm for Alzheimer Disease Using 3D T1-Weighted Volumetric Images.
Suh, C H; Shim, W H; Kim, S J; Roh, J H; Lee, J-H; Kim, M-J; Park, S; Jung, W; Sung, J; Jahng, G-H.
Afiliação
  • Suh CH; From the Department of Radiology and Research Institute of Radiology (C.H.S., W.H.S., S.J.K.).
  • Shim WH; From the Department of Radiology and Research Institute of Radiology (C.H.S., W.H.S., S.J.K.).
  • Kim SJ; From the Department of Radiology and Research Institute of Radiology (C.H.S., W.H.S., S.J.K.) sjkimjb5@gmail.com.
  • Roh JH; Department of Neurology (J.H.R., J.-H.L.).
  • Lee JH; Department of Physiology (J.H.R.), Korea University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
  • Kim MJ; Department of Neurology (J.H.R., J.-H.L.).
  • Park S; Health Screening and Promotion Center (M.-J.K.), Asan Medical Center, Seoul, Republic of Korea.
  • Jung W; VUNO Inc (S.P., W.J., J.S.), Seoul, Republic of Korea.
  • Sung J; VUNO Inc (S.P., W.J., J.S.), Seoul, Republic of Korea.
  • Jahng GH; VUNO Inc (S.P., W.J., J.S.), Seoul, Republic of Korea.
AJNR Am J Neuroradiol ; 41(12): 2227-2234, 2020 12.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33154073
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Doença de Alzheimer / Neuroimagem / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: AJNR Am J Neuroradiol Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Doença de Alzheimer / Neuroimagem / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: AJNR Am J Neuroradiol Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article