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Segmenting lung lesions of COVID-19 from CT images via pyramid pooling improved Unet.
Ma, Yinjin; Feng, Peng; He, Peng; Ren, Yong; Guo, Xiaodong; Yu, Xiaoliu; Wei, Biao.
Afiliación
  • Ma Y; Key Laboratory of Optoelectronic Technology and Systems, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, People's Republic of China.
  • Feng P; School of Data Science, Tongren University, Tongren 554300, People's Republic of China.
  • He P; Key Laboratory of Optoelectronic Technology and Systems, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, People's Republic of China.
  • Ren Y; Key Laboratory of Optoelectronic Technology and Systems, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, People's Republic of China.
  • Guo X; School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, People's Republic of China.
  • Yu X; Key Laboratory of Optoelectronic Technology and Systems, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044, People's Republic of China.
  • Wei B; Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, New York 12180, United States of America.
Biomed Phys Eng Express ; 7(4)2021 05 20.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33979791

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Tomografía Computarizada por Rayos X / Redes Neurales de la Computación / Aprendizaje Profundo / SARS-CoV-2 / COVID-19 / Enfermedades Pulmonares Tipo de estudio: Qualitative_research Límite: Humans Idioma: En Revista: Biomed Phys Eng Express Año: 2021 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Reino Unido

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Tomografía Computarizada por Rayos X / Redes Neurales de la Computación / Aprendizaje Profundo / SARS-CoV-2 / COVID-19 / Enfermedades Pulmonares Tipo de estudio: Qualitative_research Límite: Humans Idioma: En Revista: Biomed Phys Eng Express Año: 2021 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Reino Unido