A unified framework for simultaneous assessment of accuracy, between-, and within-reader variability of image segmentations.

Ghattas, Andrew E; Beichel, Reinhard R; Smith, Brian J

Ghattas, Andrew E; Beichel, Reinhard R; Smith, Brian J.

Afiliación

Ghattas AE; Consumer Behavior Modeling, Bank of America, Charlotte, NC, USA.
Beichel RR; Department of Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, IA, USA.
Smith BJ; Department of Biostatistics, University of Iowa, Iowa City, IA, USA.

Stat Methods Med Res ; 29(11): 3135-3152, 2020 Nov.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32432517

Asunto(s)

Neoplasias de Cabeza y Cuello; Tomografía Computarizada por Tomografía de Emisión de Positrones; Algoritmos; Teorema de Bayes; Neoplasias de Cabeza y Cuello/diagnóstico por imagen; Humanos; Modelos Estadísticos

Palabras clave

Bayesian; Imaging; accuracy; performance; segmentation; validation; variability

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Tomografía Computarizada por Tomografía de Emisión de Positrones / Neoplasias de Cabeza y Cuello Límite: Humans Idioma: En Revista: Stat Methods Med Res Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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