Automated Detection of Vestibular Schwannoma Growth Using a Two-Dimensional U-Net Convolutional Neural Network.

George-Jones, Nicholas A; Wang, Kai; Wang, Jing; Hunter, Jacob B

George-Jones, Nicholas A; Wang, Kai; Wang, Jing; Hunter, Jacob B.

Afiliação

George-Jones NA; Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas.
Wang K; Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas.
Wang J; Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas.
Hunter JB; Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas.

Laryngoscope ; 131(2): E619-E624, 2021 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32304338

Assuntos

Automação/métodos; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Neuroma Acústico/diagnóstico; Estudos de Casos e Controles; Humanos; Redes Neurais de Computação; Neuroma Acústico/diagnóstico por imagem; Neuroma Acústico/patologia; Reprodutibilidade dos Testes; Sensibilidade e Especificidade

Palavras-chave

Acoustic neuroma; artificial intelligence; computer; magnetic resonance imaging; neural networks; receiver operating characteristic curve

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Automação / Imageamento por Ressonância Magnética / Neuroma Acústico Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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