Fully automated convolutional neural network-based affine algorithm improves liver registration and lesion co-localization on hepatobiliary phase T1-weighted MR images

BACKGROUND: Liver alignment between series/exams is challenged by dynamic morphology or variability in patient positioning or motion. Image registration can improve image interpretation and lesion co-localization. We assessed the performance of a convolutional neural network algorithm to register cr...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
הוצא לאור ב:Eur Radiol Exp
Main Authors: Hasenstab, Kyle A., Cunha, Guilherme Moura, Higaki, Atsushi, Ichikawa, Shintaro, Wang, Kang, Delgado, Timo, Brunsing, Ryan L., Schlein, Alexandra, Bittencourt, Leornado Kayat, Schwartzman, Armin, Fowler, Katie J., Hsiao, Albert, Sirlin, Claude B.
פורמט: Artigo
שפה:Inglês
יצא לאור: Springer International Publishing 2019
נושאים:
Original Article
גישה מקוונת:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6815316/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31655943
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s41747-019-0120-7
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים