H-ProSeg: Hybrid ultrasound prostate segmentation based on explainability-guided mathematical model.

Peng, Tao; Wu, Yiyun; Qin, Jing; Wu, Qingrong Jackie; Cai, Jing

Peng, Tao; Wu, Yiyun; Qin, Jing; Wu, Qingrong Jackie; Cai, Jing.

Afiliação

Peng T; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China.
Wu Y; Department of Medical Technology, Jiangsu Province Hospital, Nanjing, Jiangsu, China.
Qin J; Department of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China.
Wu QJ; Department of Radiation Oncology, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA.
Cai J; Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China. Electronic address: jing.cai@polyu.edu.hk.

Comput Methods Programs Biomed ; 219: 106752, 2022 Jun.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35338887

Assuntos

Braquiterapia; Neoplasias da Próstata; Humanos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos; Masculino; Modelos Teóricos; Próstata/diagnóstico por imagem; Neoplasias da Próstata/diagnóstico por imagem; Ultrassonografia

Palavras-chave

Accurate prostate segmentation; Differential evolution-based machine learning; Explainability-guided mathematical model; Principal curve; Transrectal ultrasound

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias da Próstata / Braquiterapia Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans / Male Idioma: En Revista: Comput Methods Programs Biomed Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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