CareLit · DOI-Nachweis · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
A 3D Deep Neural Network for Liver Volumetry in 3T Contrast-Enhanced MRI
DOI 10.1055/a-1238-2887
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenHinrich Winther, Christian Hundt, Kristina Imeen Ringe, Frank K. Wacker, Bertil Schmidt, Julian Jürgens, Michael Haimerl, Lukas Philipp Beyer, Christian Stroszczynski, Philipp Wiggermann, Niklas Verloh
ZeitschriftRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Ausgabe03/2021
Jahrgang / SeitenJg. 193 · S. 305-314
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Zusammenfassung Ziel Ziel dieser Studie war es, eine vollautomatische und zuverlässige Lebervolumetrie in der kontrastverstärkten MRT basierend auf 3D-Deep-Learning-Algorithmen zu entwickeln. Material und Methoden Datensätze von Gd-EOB-DTPA-verstärkten Leber-MR-Bildern von 100 Patienten wurden von einem in der hepatobiliären Bildgebung erfahrenen Radiologen manuell segmentiert und als Grundwahrheitssegmentierung ang…
Zitieren
Zitierempfehlung
Hinrich Winther, Christian Hundt, Kristina Imeen Ringe, Frank K. Wacker, Bertil Schmidt, Julian Jürgens, Michael Haimerl, Lukas Philipp Beyer, Christian Stroszczynski, Philipp Wiggermann, Niklas Verloh (2021) A 3D Deep Neural Network for Liver Volumetry in 3T Contrast-Enhanced MRI. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, 193 (03), 305-314. https://doi.org/10.1055/a-1238-2887
Mit CareLit weiterarbeiten