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Performance of a Deep Neural Network Algorithm Based on a Small Medical Image Dataset: Incremental Impact of 3D-to-2D Reformation Combined with Novel Data Augmentation Photometric Conversion or Transfer Learning

机译：基于小型医学图像数据集的深神经网络算法的性能：3D-2D改革与新型数据增强光度转换或转移学习结合的增量影响

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GUI for segmentation of the coronary artery system. It includes capabilities for production of the following: (1) multiple orthogonal or oblique multi-planar reformatted or thin-maximum intensity projection 2D images (left sided 2 × 2 panel); (2) a stacked short-axis image series of a coronary artery [right edge strip], with manually applied tinting (red) reflecting local presence of atherosclerosis; and (3) centerline-dependent rotatable coronary artery 3D “branching tree” display (upper, between 2 × 2 panel and right edge strip), with artery enhancement (light-blue) indicating manual selection of artery-of-interest, and ball marker (dark-blue) and segment overlay (red) indicating specific level of manually demarcated atherosclerotic plaque

机译：冠状动脉系统分割的GUI。它包括以下生产的功能：（1）多个正交或倾斜多平面重新格式化或缩小最大强度投影2D图像（左侧2×2面板）; （2）堆叠的短轴图像系列的冠状动脉[右边缘条纹]，手动施加的着色（红色）反映了动脉粥样硬化的局部存在; （3）中心线依赖性可旋转冠状动脉3D“分支树”显示（上部，2×2面板和右边缘条带），动脉增强（浅蓝色），表明手动选择动脉的动脉，和球标记（深蓝色）和段覆盖（红色），指示手动划分的动脉粥样硬化斑块的特定水平

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期刊名称 Journal of Digital Imaging
作者
Vikash Gupta; Mutlu Demirer; Matthew Bigelow; Kevin J. Little; Sema Candemir; Luciano M. Prevedello; Richard D. White; Thomas P. O’Donnell; Michael Wels; Barbaros S. Erdal;
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作者单位

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年(卷),期 2020(33),2
年度 2020
页码 431–438
总页数 8
原文格式 PDF
正文语种
中图分类放射医学;影像诊断学;
关键词

机译：深神经网络;数据增强;光度转换;转移学习;冠状动脉计算断层造影血管造影;人工智能;医学成像;
入库时间 2022-08-21 12:12:18

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