Reliable segmentation of 2D cardiac magnetic resonance perfusion image sequences using time as the 3rd dimension.

Sandfort, Veit; Jacobs, Matthew; Arai, Andrew E; Hsu, Li-Yueh

Sandfort, Veit; Jacobs, Matthew; Arai, Andrew E; Hsu, Li-Yueh.

Afiliação

Sandfort V; Stanford Medicine, Pasteur Drive 300, Stanford, CA, 94305, USA. veit.sandfort@gmail.com.
Jacobs M; National Heart Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA. veit.sandfort@gmail.com.
Arai AE; National Heart Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA.
Hsu LY; Department of Electrical Engineering and Computer Science, The Catholic University of America, Washington, DC, USA.

Eur Radiol ; 31(6): 3941-3950, 2021 Jun.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33247342

Assuntos

Coração; Imageamento por Ressonância Magnética; Humanos; Espectroscopia de Ressonância Magnética; Redes Neurais de Computação; Perfusão

Palavras-chave

Cardiac magnetic resonance imaging; Deep learning; Image segmentation; Myocardial perfusion

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Coração Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Assunto da revista: RADIOLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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