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Learning tree-structured representation for 3D coronary artery segmentation.
Kong, Bin; Wang, Xin; Bai, Junjie; Lu, Yi; Gao, Feng; Cao, Kunlin; Xia, Jun; Song, Qi; Yin, Youbing.
Afiliação
  • Kong B; Department of Computer Science, UNC Charlotte, Charlotte, NC, USA. Electronic address: bkong@uncc.edu.
  • Wang X; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Bai J; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Lu Y; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Gao F; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Cao K; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Xia J; Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of Shenzhen University, Health Science Center, Shenzhen Second People's Hospital, Guangdong, China.
  • Song Q; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
  • Yin Y; Research and Development Department, Shenzhen Keya Medical Technology, Co., Ltd., Guangdong, China.
Comput Med Imaging Graph ; 80: 101688, 2020 03.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31926366
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Angiografia Coronária / Vasos Coronários / Imageamento Tridimensional / Angiografia por Tomografia Computadorizada / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Comput Med Imaging Graph Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de publicação: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Angiografia Coronária / Vasos Coronários / Imageamento Tridimensional / Angiografia por Tomografia Computadorizada / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Comput Med Imaging Graph Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de publicação: Estados Unidos