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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:European radiology 2021-07, Vol.31 (7), p.5012-5020
Hauptverfasser: Zhao, Xianjing, Chen, Kaixing, Wu, Ge, Zhang, Guyue, Zhou, Xin, Lv, Chuanfeng, Wu, Shiman, Chen, Yun, Xie, Guotong, Yao, Zhenwei
Format: Artikel
Sprache:eng
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