Bayesian deep learning-based <sup>1</sup> H-MRS of the brain: Metabolite quantification with uncertainty estimation using Monte Carlo dropout.

Lee, Hyeong Hun; Kim, Hyeonjin

Bayesian deep learning-based ¹ H-MRS of the brain: Metabolite quantification with uncertainty estimation using Monte Carlo dropout.

Lee, Hyeong Hun; Kim, Hyeonjin.

Afiliação

Lee HH; Department of Biomedical Sciences, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea.
Kim H; Department of Medical Sciences, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea.

Magn Reson Med ; 88(1): 38-52, 2022 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35344604

Assuntos

Aprendizado Profundo; Teorema de Bayes; Encéfalo/diagnóstico por imagem; Encéfalo/metabolismo; Humanos; Substâncias Macromoleculares/metabolismo; Método de Monte Carlo; Incerteza

Palavras-chave

Bayesian neural network; Monte Carlo dropout; brain metabolites; convolutional neural network; proton MRS; uncertainty

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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