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Automated segmentation of long and short axis DENSE cardiovascular magnetic resonance for myocardial strain analysis using spatio-temporal convolutional neural networks.
Barbaroux, Hugo; Kunze, Karl P; Neji, Radhouene; Nazir, Muhummad Sohaib; Pennell, Dudley J; Nielles-Vallespin, Sonia; Scott, Andrew D; Young, Alistair A.
Afiliação
  • Barbaroux H; School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK. hugo.barbaroux@kcl.ac.uk.
  • Kunze KP; Cardiovascular Magnetic Resonance Unit, The Royal Brompton Hospital (Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust), London, UK. hugo.barbaroux@kcl.ac.uk.
  • Neji R; MR Research Collaborations, Siemens Healthcare Limited, Camberley, UK.
  • Nazir MS; MR Research Collaborations, Siemens Healthcare Limited, Camberley, UK.
  • Pennell DJ; School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK.
  • Nielles-Vallespin S; Cardiovascular Magnetic Resonance Unit, The Royal Brompton Hospital (Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust), London, UK.
  • Scott AD; National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, UK.
  • Young AA; Cardiovascular Magnetic Resonance Unit, The Royal Brompton Hospital (Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust), London, UK.
J Cardiovasc Magn Reson ; 25(1): 16, 2023 03 30.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36991474
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Imagem Cinética por Ressonância Magnética Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Cardiovasc Magn Reson Assunto da revista: ANGIOLOGIA / CARDIOLOGIA / DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido
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