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Evaluation of Semiautomatic and Deep Learning-Based Fully Automatic Segmentation Methods on [18F]FDG PET/CT Images from Patients with Lymphoma: Influence on Tumor Characterization.
Constantino, Cláudia S; Leocádio, Sónia; Oliveira, Francisco P M; Silva, Mariana; Oliveira, Carla; Castanheira, Joana C; Silva, Ângelo; Vaz, Sofia; Teixeira, Ricardo; Neves, Manuel; Lúcio, Paulo; João, Cristina; Costa, Durval C.
Afiliação
  • Constantino CS; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal. claudia.constantino@research.fchampalimaud.org.
  • Leocádio S; Hematology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Oliveira FPM; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Silva M; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Oliveira C; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Castanheira JC; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Silva Â; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Vaz S; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Teixeira R; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Neves M; Hematology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Lúcio P; Hematology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • João C; Hematology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
  • Costa DC; Nuclear Medicine - Radiopharmacology Department, Champalimaud Foundation, Av. Brasília, 1400-038, Lisbon, Portugal.
J Digit Imaging ; 36(4): 1864-1876, 2023 08.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37059891
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado Profundo / Linfoma / Neoplasias Tipo de estudo: Guideline Limite: Humans Idioma: En Revista: J Digit Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / INFORMATICA MEDICA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Portugal
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