Impact of training data composition on the generalizability of convolutional neural network aortic cross-section segmentation in four-dimensional magnetic resonance flow imaging

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Impact of training data composition on the generalizability of convolutional neural network aortic cross-section segmentation in four-dimensional magnetic resonance flow imaging

Autor(en): Manini, Chiara; Huellebrand, Markus; Walczak, Lars; Nordmeyer, Sarah; Jarmatz, Lina; Kuehne, Titus; Stern, Heiko; Meierhofer, Christian; Harloff, Andreas; Erley, Jennifer; Bannas, Peter; Kelle, Sebastian; Trauzeddel, Ralf Felix; Schulz-Menger, Jeanette; Hennemuth, Anja
Tübinger Autor(en):
Nordmeyer, Sarah
Erschienen in: Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance (2024), Bd. 26 (2), Article 101081
Verlagsangabe: New York : Elsevier Science Inc
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.1016/j.jocmr.2024.101081
ISSN: 1097-6647
DDC-Klassifikation: 610 - Medizin, Gesundheit
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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