Deep-learning convolutional neural network: Inner and outer bladder wall segmentation in CT urography.

Gordon, Marshall N; Hadjiiski, Lubomir M; Cha, Kenny H; Samala, Ravi K; Chan, Heang-Ping; Cohan, Richard H; Caoili, Elaine M

Gordon, Marshall N; Hadjiiski, Lubomir M; Cha, Kenny H; Samala, Ravi K; Chan, Heang-Ping; Cohan, Richard H; Caoili, Elaine M.

Afiliación

Gordon MN; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Hadjiiski LM; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Cha KH; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Samala RK; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Chan HP; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Cohan RH; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.
Caoili EM; Department of Radiology, The University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109-0904, USA.

Med Phys ; 46(2): 634-648, 2019 Feb.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30520055

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Tomografía Computarizada por Rayos X; Vejiga Urinaria/diagnóstico por imagen; Urografía; Humanos; Dosis de Radiación; Vejiga Urinaria/anatomía & histología

Palabras clave

CT urography; bladder; bladder wall; computer-aided diagnosis; deep learning; segmentation

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Vejiga Urinaria / Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Urografía / Tomografía Computarizada por Rayos X / Aprendizaje Profundo Límite: Humans Idioma: En Revista: Med Phys Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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