Optimizing Deep Learning Algorithms for Segmentation of Acute Infarcts on Non–Contrast Material–enhanced CT Scans of the Brain Using Simulated Lesions

PURPOSE: To test the efficacy of lesion segmentation using a deep learning algorithm on non–contrast material–enhanced CT (NCCT) images with synthetic lesions resembling acute infarcts. MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, 40 diffusion-weighted imaging (DWI) lesions in patients with a...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Radiol Artif Intell
Hauptverfasser: Christensen, Søren, Mlynash, Michael, MacLaren, Julian, Federau, Christian, Albers, Gregory W., Lansberg, Maarten G.
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: Radiological Society of North America 2021
Schlagworte:
Technical Development
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8328101/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34350404
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1148/ryai.2021200127
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