Deep learning shows good reliability for automatic segmentation and volume measurement of brain hemorrhage, intraventricular extension, and peripheral edema
Objectives To evaluate for the first time the performance of a deep learning method based on no-new-Net for fully automated segmentation and volumetric measurements of intracerebral hemorrhage (ICH), intraventricular extension of intracerebral hemorrhage (IVH), and perihematomal edema (PHE) in prima...
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Veröffentlicht in: | European radiology 2021-07, Vol.31 (7), p.5012-5020 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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