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Manuscript topic: Quantitative imaging and image processing SAUN: Stack attention U-Net for left ventricle segmentation from cardiac cine magnetic resonance image

机译:稿件主题:定量成像和图像处理烟草:从心脏磁共振图像中堆叠左心室分割的关注U-net

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摘要

Purpose Quantification of left ventricular (LV) volume, ejection fraction and myocardial mass from multi-slice multi-phase cine MRI requires accurate segmentation of the LV in many images. We propose a stack attention-based convolutional neural network (CNN) approach for fully automatic segmentation from short-axis cine MR images.
机译:目的从多层多相电影MRI中量化左心室容积、射血分数和心肌质量需要在许多图像中对左心室进行精确分割。我们提出了一种基于堆栈注意的卷积神经网络(CNN)方法,用于短轴电影MR图像的全自动分割。

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