CareLit · DOI-Nachweis · Neuroradiologie Scan
Deep-Learning-Modell zur automatischen Segmentierung intrakranieller Thromben
DOI 10.1055/a-2151-1421
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenN.N.
ZeitschriftNeuroradiologie Scan
Ausgabe04/2023
Jahrgang / SeitenJg. 13 · S. 232-233
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Für die Therapieentscheidung bei ischämischem Schlaganfall ist die Bestimmung von Lage und Ausmaß intrakranieller Thromben von entscheidender Bedeutung. Eine genaue Segmentierung der Thromben bei der initialen Bildgebung ist der erste Schritt zu ihrer Charakterisierung. Zhu et al. entwickelten ein automatisiertes Verfahren zur Thrombus-Segmentierung auf Bildern der nativen CT (NCCT) und CT-Angiographie (CTA).
Zitieren
Zitierempfehlung
N.N (2023) Deep-Learning-Modell zur automatischen Segmentierung intrakranieller Thromben. Neuroradiologie Scan, 13 (04), 232-233. https://doi.org/10.1055/a-2151-1421
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