CareLit Fachartikel

Fully automated longitudinal segmentation of new or enlarging Multiple Scleroses (MS) lesions using 3D convolution neural networks

J Krüger, R Opfer, N Gessert, A Ostwaldt, C Walker-Egger, P Manogaran, A Schlaefer, S Schippling · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2020 · Heft S 01 S 01 · S. S107

Dokument
940903
CareLit-ID
Jahr
2020
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
J Krüger, R Opfer, N Gessert, A Ostwaldt, C Walker-Egger, P Manogaran, A Schlaefer, S Schippling
Ausgabe
Heft S 01 S 01 / 2020
Jahrgang 192
Seiten
S107
Erschienen: 2020-04-01 00:00:00
ISSN
1433-5972
DOI
10.1055/s-0040-1703443

Zusammenfassung

Fully automated longitudinal segmentation of new or enlarging Multiple Scleroses (MS) lesions using 3D convolution neural networks

Schlagworte

Fully Automated Longitudinal Segmentation Enlarging Multiple Scleroses Lesions Using Convolution Neural Networks RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…