Deep unsupervised clustering for prostate auto-segmentation with and without hydrogel spacer
Introduction. Clinical datasets for training deep learning (DL) models often exhibit high levels of heterogeneity due to differences such as patient characteristics, new medical techniques, and physician preferences. In recent years, hydrogel spacers have been used in some prostate cancer patients r...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
IOP Publishing
2025-01-01
|
| Loạt: | Machine Learning: Science and Technology |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1088/2632-2153/ada8f3 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|