Explainable Anatomical Shape Analysis through Deep Hierarchical Generative Models

Quantification of anatomical shape changes currently relies on scalar global indexes which are largely insensitive to regional or asymmetric modifications. Accurate assessment of pathology-driven anatomical remodeling is a crucial step for the diagnosis and treatment of many conditions. Deep learnin...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Опубликовано в: :IEEE Trans Med Imaging
Главные авторы: Biffi, Carlo, Cerrolaza, Juan J., Tarroni, Giacomo, Bai, Wenjia, de Marvao, Antonio, Oktay, Ozan, Ledig, Christian, Le Folgoc, Loic, Kamnitsas, Konstantinos, Doumou, Georgia, Duan, Jinming, Prasad, Sanjay K., Cook, Stuart A., O’Regan, Declan P., Rueckert, Daniel
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: 2020
Предметы:
Article
Online-ссылка:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7269693/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31944949
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1109/TMI.2020.2964499
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Схожие документы