首页> 美国卫生研究院文献>EBioMedicine >Deep-learning-assisted detection and segmentation of rib fractures from CT scans: Development and validation of FracNet
【2h】

Deep-learning-assisted detection and segmentation of rib fractures from CT scans: Development and validation of FracNet

机译:CT扫描的深度学习辅助检测和肋骨骨折的分割:Fracnet的开发和验证

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Diagnosis of rib fractures plays an important role in identifying trauma severity. However, quickly and precisely identifying the rib fractures in a large number of CT images with increasing number of patients is a tough task, which is also subject to the qualification of radiologist. We aim at a clinically applicable automatic system for rib fracture detection and segmentation from CT scans.
机译:肋骨骨折的诊断在识别创伤严重程度方面发挥着重要作用。然而,随着越来越多的患者越来越多的CT图像中快速和精确地识别肋骨骨折是一个艰巨的任务,这也受放射科学家的资格。我们的目标是临床适用的自动系统,用于肋骨骨折检测和来自CT扫描的分割。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号