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机译:完全卷积的网络合奏,用于MR图像中的白质超收缩性分段
Sun Yat Sen Univ Sch Data &
Comp Sci Guangzhou Guangdong Peoples R China;
Sun Yat Sen Univ Sch Data &
Comp Sci Guangzhou Guangdong Peoples R China;
Univ Dundee Sch Sci &
Engn Comp Dundee Scotland;
Sun Yat Sen Univ Sch Data &
Comp Sci Guangzhou Guangdong Peoples R China;
Sun Yat Sen Univ Sch Data &
Comp Sci Guangzhou Guangdong Peoples R China;
Sun Yat Sen Univ Sch Data &
Comp Sci Guangzhou Guangdong Peoples R China;
Tech Univ Munich Dept Comp Sci Munich Germany;
White matter hyperintensities; Brain lesion segmentation; MICCAI WMH segmentation challenge; Deep learning; Ensemble models;
机译:完全卷积的网络合奏,用于MR图像中的白质超收缩性分段
机译:使用卷积神经网络与常规临床脑MRI中的全球空间信息进行白质超萎缩的分割,没有或轻度血管病理学
机译:深度卷积神经网络可准确分割和量化白质高信号
机译:使用完全卷积神经网络从T1和FLAIR图像中进行白质高强度分割,并增强残差连接
机译:从MR脑图像中分割白质,灰质和CSF,并从MR脊柱图像中提取椎骨。
机译:利用卷积神经网络对白质高信号和中风病灶进行分割和区分
机译:使用完全卷积神经网络的T1和Flair图像的白质超强度分割增强了残余连接