Performance of a 3D convolutional neural network in the detection of hypoperfusion at CT pulmonary angiography in patients with chronic pulmonary embolism: a feasibility study.

Vainio, Tuomas; Mäkelä, Teemu; Savolainen, Sauli; Kangasniemi, Marko

Vainio, Tuomas; Mäkelä, Teemu; Savolainen, Sauli; Kangasniemi, Marko.

Afiliación

Vainio T; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland. tuomas.j.vainio@helsinki.fi.
Mäkelä T; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland.
Savolainen S; Department of Physics, University of Helsinki, P.O. Box 64, FI-00014, Helsinki, Finland.
Kangasniemi M; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland.

Eur Radiol Exp ; 5(1): 45, 2021 09 24.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34557979

Asunto(s)

Redes Neurales de la Computación; Embolia Pulmonar; Angiografía; Estudios de Factibilidad; Humanos; Embolia Pulmonar/diagnóstico por imagen; Tomografía Computarizada por Rayos X

Palabras clave

Computed tomography angiography; Deep learning; Feasibility Studies; Neural networks (computer); Pulmonary embolism

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Embolia Pulmonar / Redes Neurales de la Computación Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Exp Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Finlandia Pais de publicación: Reino Unido

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