CareLit Fachartikel

Voll automatisierte Meningeom Segmentierung in multiparametrischen MRT Bilddaten mittels eines fortgeschrittenen spezifisch trainierten Deep Learning Models

K Laukamp, F Thiele, R Reimer, L Pennig, D Zopfs, G Shakirin, M Timmer, M Perkuhn, D Maintz, J Borggrefe · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2019 · Heft S 01 S 01

Dokument
1196775
CareLit-ID
Jahr
2019
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
K Laukamp, F Thiele, R Reimer, L Pennig, D Zopfs, G Shakirin, M Timmer, M Perkuhn, D Maintz, J Borggrefe
Ausgabe
Heft S 01 S 01 / 2019
Jahrgang 191
Seiten
–
Erschienen: 2019-03-01 00:00:00
ISSN
1438-9029
DOI
10.1055/s-0037-1682171

Zusammenfassung

Voll automatisierte Meningeom Segmentierung in multiparametrischen MRT Bilddaten mittels eines fortgeschrittenen spezifisch trainierten Deep Learning Models

Schlagworte

Deep Learning RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…