Fully automated prostate whole gland and central gland segmentation on MRI using holistically nested networks with short connections

Accurate and automated prostate whole gland and central gland segmentations on MR images are essential for aiding any prostate cancer diagnosis system. Our work presents a 2-D orthogonal deep learning method to automatically segment the whole prostate and central gland from T2-weighted axial-only MR...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:J Med Imaging (Bellingham)
المؤلفون الرئيسيون: Cheng, Ruida, Lay, Nathan, Roth, Holger R., Turkbey, Baris, Jin, Dakai, Gandler, William, McCreedy, Evan S., Pohida, Tom, Pinto, Peter, Choyke, Peter, McAuliffe, Matthew J., Summers, Ronald M.
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers 2019
الموضوعات:
Image Processing
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6551111/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31205977
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1117/1.JMI.6.2.024007
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة