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Reducing inter-observer variability and interaction time of MR liver volumetry by combining automatic CNN-based liver segmentation and manual corrections.
Chlebus, Grzegorz; Meine, Hans; Thoduka, Smita; Abolmaali, Nasreddin; van Ginneken, Bram; Hahn, Horst Karl; Schenk, Andrea.
Afiliación
  • Chlebus G; Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany.
  • Meine H; Diagnostic Image Analysis Group, Department of Radiology and Nuclear Medicine, Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands.
  • Thoduka S; Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany.
  • Abolmaali N; University of Bremen, Medical Image Computing Group, Bremen, Germany.
  • van Ginneken B; Department of Radiology, Städtisches Klinikum Dresden, Dresden, Germany.
  • Hahn HK; Department of Radiology, Städtisches Klinikum Dresden, Dresden, Germany.
  • Schenk A; Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS, Bremen, Germany.
PLoS One ; 14(5): e0217228, 2019.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31107915
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Neurales de la Computación / Hígado Tipo de estudio: Guideline Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania
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