Combining morphological information in a manifold learning framework: application to neonatal MRI.

Aljabar, P; Wolz, R; Srinivasan, L; Counsell, S; Boardman, J P; Murgasova, M; Doria, V; Rutherford, M A; Edwards, A D; Hajnal, J V; Rueckert, D

Aljabar, P; Wolz, R; Srinivasan, L; Counsell, S; Boardman, J P; Murgasova, M; Doria, V; Rutherford, M A; Edwards, A D; Hajnal, J V; Rueckert, D.

Afiliação

Aljabar P; Department of Computing, Imperial College London, UK. Paul.Aljabar@Imperial.ac.uk

Med Image Comput Comput Assist Interv ; 13(Pt 3): 1-8, 2010.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-20879376

Assuntos

Algoritmos; Encéfalo/anatomia & histologia; Encéfalo/crescimento & desenvolvimento; Interpretação de Imagem Assistida por Computador/métodos; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos; Diagnóstico Pré-Natal/métodos; Inteligência Artificial; Humanos; Aumento da Imagem/métodos; Recém-Nascido; Reprodutibilidade dos Testes; Sensibilidade e Especificidade

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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Diagnóstico Pré-Natal / Algoritmos / Encéfalo / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Imageamento por Ressonância Magnética / Interpretação de Imagem Assistida por Computador Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans / Newborn Idioma: En Ano de publicação: 2010 Tipo de documento: Article

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