End-systole and end-diastole detection in short axis cine MRI using a fully convolutional neural network with dilated convolutions.

Pérez-Pelegrí, Manuel; Monmeneu, José V; López-Lereu, María P; Maceira, Alicia M; Bodi, Vicente; Moratal, David

Pérez-Pelegrí, Manuel; Monmeneu, José V; López-Lereu, María P; Maceira, Alicia M; Bodi, Vicente; Moratal, David.

Afiliación

Pérez-Pelegrí M; Center for Biomaterials and Tissue Engineering, Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain.
Monmeneu JV; Cardiovascular Unit. Ascires Biomedical Group., Valencia, Spain.
López-Lereu MP; Cardiovascular Unit. Ascires Biomedical Group., Valencia, Spain.
Maceira AM; Cardiovascular Unit. Ascires Biomedical Group., Valencia, Spain.
Bodi V; Cardiology Department, Hospital Clínico Universitario de Valencia, Valencia, Spain. Electronic address: vicente.bodi@uv.es.
Moratal D; Center for Biomaterials and Tissue Engineering, Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain. Electronic address: dmoratal@eln.upv.es.

Comput Med Imaging Graph ; 99: 102085, 2022 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35689982

Asunto(s)

Imagen por Resonancia Cinemagnética; Redes Neurales de la Computación; Diástole; Corazón; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Imagen por Resonancia Magnética/métodos; Imagen por Resonancia Cinemagnética/métodos; Sístole

Palabras clave

Cardiac magnetic resonance; Deep learning; Dilated convolutions; Frame classification; Left ventricle

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Neurales de la Computación / Imagen por Resonancia Cinemagnética Tipo de estudio: Diagnostic_studies Idioma: En Revista: Comput Med Imaging Graph Asunto de la revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: España

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