Articles de revues sur le sujet « Echocardiography segmentation »
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Liao, Minqi, Yifan Lian, Yongzhao Yao, Lihua Chen, Fei Gao, Long Xu, Xin Huang, Xinxing Feng et Suxia Guo. « Left Ventricle Segmentation in Echocardiography with Transformer ». Diagnostics 13, no 14 (13 juillet 2023) : 2365. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13142365.
Texte intégralHuang, Helin, Zhenyi Ge, Hairui Wang, Jing Wu, Chunqiang Hu, Nan Li, Xiaomei Wu et Cuizhen Pan. « Segmentation of Echocardiography Based on Deep Learning Model ». Electronics 11, no 11 (27 mai 2022) : 1714. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11111714.
Texte intégralOno, Shunzaburo, Masaaki Komatsu, Akira Sakai, Hideki Arima, Mie Ochida, Rina Aoyama, Suguru Yasutomi et al. « Automated Endocardial Border Detection and Left Ventricular Functional Assessment in Echocardiography Using Deep Learning ». Biomedicines 10, no 5 (6 mai 2022) : 1082. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10051082.
Texte intégralChen, Tongwaner, Menghua Xia, Yi Huang, Jing Jiao et Yuanyuan Wang. « Cross-Domain Echocardiography Segmentation with Multi-Space Joint Adaptation ». Sensors 23, no 3 (28 janvier 2023) : 1479. http://dx.doi.org/10.3390/s23031479.
Texte intégralWilczewska, Aleksandra, Szymon Cygan et Jakub Żmigrodzki. « Segmentation Enhanced Elastic Image Registration for 2D Speckle Tracking Echocardiography—Performance Study In Silico ». Ultrasonic Imaging 44, no 1 (janvier 2022) : 39–54. http://dx.doi.org/10.1177/01617346211068812.
Texte intégralTuncay, V., N. Prakken, P. M. A. van Ooijen, R. P. J. Budde, T. Leiner et M. Oudkerk. « Semiautomatic, Quantitative Measurement of Aortic Valve Area Using CTA : Validation and Comparison with Transthoracic Echocardiography ». BioMed Research International 2015 (2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/648283.
Texte intégralEl rai, Marwa Chendeb, Muna Darweesh et Mina Al-Saad. « Semi-Supervised Segmentation of Echocardiography Videos Using Graph Signal Processing ». Electronics 11, no 21 (26 octobre 2022) : 3462. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11213462.
Texte intégralHuang, Jun, Aiyue Huang, Ruqin Xu, Musheng Wu, Peng Wang et Qing Wang. « Automatic Segmentation and Assessment of Valvular Regurgitations with Color Doppler Echocardiography Images : A VABC-UNet-Based Framework ». Bioengineering 10, no 11 (16 novembre 2023) : 1319. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10111319.
Texte intégralCai Ming, Huang Xiaoyang, Wang Boliang et Su Maolong. « Automatic Mitral Valve Leaflet Scallops Segmentation in Echocardiography ». International Journal of Advancements in Computing Technology 5, no 8 (30 avril 2013) : 687–94. http://dx.doi.org/10.4156/ijact.vol5.issue8.78.
Texte intégralSkalski, Andrzej, et Paweł Turcza. « Heart Segmentation in Echo Images ». Metrology and Measurement Systems 18, no 2 (1 janvier 2011) : 305–14. http://dx.doi.org/10.2478/v10178-011-0012-y.
Texte intégralBarrile, V., F. Cotroneo, E. Genovese, E. Barrile et G. Bilotta. « AN AI SEGMENTER ON MEDICAL IMAGING FOR GEOMATICS APPLICATIONS CONSISTING OF A TWO-STATE PIPELINE, SNNS NETWORK AND WATERSHED ALGORITHM ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-2/W3-2023 (12 mai 2023) : 21–26. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-2-w3-2023-21-2023.
Texte intégralRachmatullah, M. N., Siti Nurmaini, A. I. Sapitri, A. Darmawahyuni, B. Tutuko et Firdaus Firdaus. « Convolutional neural network for semantic segmentation of fetal echocardiography based on four-chamber view ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 10, no 4 (1 août 2021) : 1987–96. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v10i4.3060.
Texte intégralCai, Junfeng, Xiahai Zhuang, Yuanyuan Nie, Zhe Luo et Lixu Gu. « Real-time aortic valve segmentation from transesophageal echocardiography sequence ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 10, no 4 (3 août 2014) : 447–58. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-014-1104-y.
Texte intégralValanrani, B. Arockia. « PREDICTING CARDIAC ISSUES FROM ECHOCARDIOGRAMS : A LITERATURE REVIEW USING DEEP LEARNING AND MACHINE LEARNING TECHNIQUES ». international journal of advanced research in computer science 15, no 1 (20 février 2024) : 5–13. http://dx.doi.org/10.26483/ijarcs.v15i1.7040.
Texte intégralDong, Suyu, Gongning Luo, Kuanquan Wang, Shaodong Cao, Qince Li et Henggui Zhang. « A Combined Fully Convolutional Networks and Deformable Model for Automatic Left Ventricle Segmentation Based on 3D Echocardiography ». BioMed Research International 2018 (10 septembre 2018) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2018/5682365.
Texte intégralShoaib, Muhammad Ali, Joon Huang Chuah, Raza Ali, Samiappan Dhanalakshmi, Yan Chai Hum, Azira Khalil et Khin Wee Lai. « Fully Automatic Left Ventricle Segmentation Using Bilateral Lightweight Deep Neural Network ». Life 13, no 1 (1 janvier 2023) : 124. http://dx.doi.org/10.3390/life13010124.
Texte intégralTeng, Long, ZhongLiang Fu, Qian Ma, Yu Yao, Bing Zhang, Kai Zhu et Ping Li. « Interactive Echocardiography Translation Using Few-Shot GAN Transfer Learning ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2020 (19 mars 2020) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/1487035.
Texte intégralMortada, MHD Jafar, Selene Tomassini, Haidar Anbar, Micaela Morettini, Laura Burattini et Agnese Sbrollini. « Segmentation of Anatomical Structures of the Left Heart from Echocardiographic Images Using Deep Learning ». Diagnostics 13, no 10 (9 mai 2023) : 1683. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13101683.
Texte intégralNurmaini, Siti, Muhammad Naufal Rachmatullah, Ade Iriani Sapitri, Annisa Darmawahyuni, Bambang Tutuko, Firdaus Firdaus, Radiyati Umi Partan et Nuswil Bernolian. « Deep Learning-Based Computer-Aided Fetal Echocardiography : Application to Heart Standard View Segmentation for Congenital Heart Defects Detection ». Sensors 21, no 23 (30 novembre 2021) : 8007. http://dx.doi.org/10.3390/s21238007.
Texte intégralYe, Zi, Yogan Jaya Kumar, Fengyan Song, Guanxi Li et Suyu Zhang. « Bi-DCNet : Bilateral Network with Dilated Convolutions for Left Ventricle Segmentation ». Life 13, no 4 (18 avril 2023) : 1040. http://dx.doi.org/10.3390/life13041040.
Texte intégralKim, Dong Ok, Minsu Chae et HwaMin Lee. « Revolutionizing Echocardiography : A Comparative Study of Advanced AI Models for Precise Left Ventricular Segmentation ». International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology 14, no 3 (5 juin 2024) : 835–40. http://dx.doi.org/10.18517/ijaseit.14.3.18073.
Texte intégralStoean, Catalin, Nebojsa Bacanin, Wiesław Paja, Ruxandra Stoean, Dominic Iliescu, Ciprian Patru et Rodica Nagy. « Semantic segmentation of fetal heart components in second trimester echocardiography ». Procedia Computer Science 207 (2022) : 3085–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.366.
Texte intégralMazaheri, Samaneh, Puteri Suhaiza Binti Sulaiman, Rahmita Wirza, Mohd Zamrin Dimon, Fatima Khalid et Rohollah Moosavi Tayebi. « Segmentation Methods of Echocardiography Images for Left Ventricle Boundary Detection ». Journal of Computer Science 11, no 9 (1 septembre 2015) : 957–70. http://dx.doi.org/10.3844/jcssp.2015.957.970.
Texte intégralSigit, Riyanto, Calvin Alfa Roji, Tri Harsono et Son Kuswadi. « Improved echocardiography segmentation using active shape model and optical flow ». TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) 17, no 2 (1 avril 2019) : 809. http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v17i2.11821.
Texte intégralDanilov, V. V., I. P. Skirnevskiy et O. M. Gerget. « Segmentation of anatomical structures of the heart based on echocardiography ». Journal of Physics : Conference Series 803 (janvier 2017) : 012031. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/803/1/012031.
Texte intégralCorinzia, Luca, Fabian Laumer, Alessandro Candreva, Maurizio Taramasso, Francesco Maisano et Joachim M. Buhmann. « Neural collaborative filtering for unsupervised mitral valve segmentation in echocardiography ». Artificial Intelligence in Medicine 110 (novembre 2020) : 101975. http://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101975.
Texte intégralCelestin, B. E., S. P. Bagherzadeh, E. Santana, M. Frost, I. Mathias, A. J. Sweatt, R. Zamanian et al. « Echocardiography in Pulmonary Arterial Hypertension Using Deep Learning Segmentation Algorithms ». Journal of Heart and Lung Transplantation 43, no 4 (avril 2024) : S410. http://dx.doi.org/10.1016/j.healun.2024.02.1312.
Texte intégralBalasubramani, Madankumar, Chih-Wei Sung, Mu-Yang Hsieh, Edward Pei-Chuan Huang, Jiann-Shing Shieh et Maysam F. Abbod. « Automated Left Ventricle Segmentation in Echocardiography Using YOLO : A Deep Learning Approach for Enhanced Cardiac Function Assessment ». Electronics 13, no 13 (1 juillet 2024) : 2587. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13132587.
Texte intégralWu, Huisi, Jingyin Lin, Wende Xie et Jing Qin. « Super-efficient Echocardiography Video Segmentation via Proxy- and Kernel-Based Semi-supervised Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 3 (26 juin 2023) : 2803–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25381.
Texte intégralZhuang, Zhemin, Pengcheng Jin, Alex Noel Joseph Raj, Ye Yuan et Shuxin Zhuang. « Automatic Segmentation of Left Ventricle in Echocardiography Based on YOLOv3 Model to Achieve Constraint and Positioning ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2021 (16 mai 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3772129.
Texte intégralShiri, M., H. Behnam, H. Yeganegi, Z. A. Sani et N. Nematollahi. « TRACKABLE-SPECKLE DETECTION USING A DUAL-PATH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR NODES SELECTION IN SPECKLE TRACKING ECHOCARDIOGRAPHY ». Asian Journal Of Medical Technology 2, no 2 (5 août 2022) : 33–54. http://dx.doi.org/10.32896/ajmedtech.v2n2.33-54.
Texte intégralHan, Guowei, Tianliang Jin, Li Zhang, Chen Guo, Hua Gui, Risu Na, Xuesong Wang et Haihua Bai. « Adoption of Compound Echocardiography under Artificial Intelligence Algorithm in Fetal Congenial Heart Disease Screening during Gestation ». Applied Bionics and Biomechanics 2022 (1 juin 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6410103.
Texte intégralAzizi, Fityan, Mgs M. Luthfi Ramadhan et Wisnu Jatmiko. « Encoder-Decoder with Atrous Spatial Pyramid Pooling for Left Ventricle Segmentation in Echocardiography ». Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi 16, no 2 (3 juillet 2023) : 163–69. http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v16i2.1165.
Texte intégralAmer, Alyaa, Xujiong Ye et Faraz Janan. « ResDUnet : A Deep Learning-Based Left Ventricle Segmentation Method for Echocardiography ». IEEE Access 9 (2021) : 159755–63. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3122256.
Texte intégralAndreassen, Borge Solli, Federico Veronesi, Olivier Gerard, Anne H. Schistad Solberg et Eigil Samset. « Mitral Annulus Segmentation Using Deep Learning in 3-D Transesophageal Echocardiography ». IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 24, no 4 (avril 2020) : 994–1003. http://dx.doi.org/10.1109/jbhi.2019.2959430.
Texte intégralHu, Yujin, Bei Xia, Muyi Mao, Zelong Jin, Jie Du, Libao Guo, Alejandro F. Frangi, Baiying Lei et Tianfu Wang. « AIDAN : An Attention-Guided Dual-Path Network for Pediatric Echocardiography Segmentation ». IEEE Access 8 (2020) : 29176–87. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2971383.
Texte intégralBernard, Olivier, Johan G. Bosch, Brecht Heyde, Martino Alessandrini, Daniel Barbosa, Sorina Camarasu-Pop, Frederic Cervenansky et al. « Standardized Evaluation System for Left Ventricular Segmentation Algorithms in 3D Echocardiography ». IEEE Transactions on Medical Imaging 35, no 4 (avril 2016) : 967–77. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2015.2503890.
Texte intégralPearlman, P. C., H. D. Tagare, B. A. Lin, A. J. Sinusas et J. S. Duncan. « Segmentation of 3D radio frequency echocardiography using a spatio-temporal predictor ». Medical Image Analysis 16, no 2 (février 2012) : 351–60. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2011.09.002.
Texte intégralDong, Suyu, Gongning Luo, Clara Tam, Wei Wang, Kuanquan Wang, Shaodong Cao, Bo Chen, Henggui Zhang et Shuo Li. « Deep Atlas Network for Efficient 3D Left Ventricle Segmentation on Echocardiography ». Medical Image Analysis 61 (avril 2020) : 101638. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101638.
Texte intégralBersvendsen, Jørn, Fredrik Orderud, Øyvind Lie, Richard John Massey, Kristian Fosså, Raúl San José Estépar, Stig Urheim et Eigil Samset. « Semiautomated biventricular segmentation in three-dimensional echocardiography by coupled deformable surfaces ». Journal of Medical Imaging 4, no 2 (24 mai 2017) : 024005. http://dx.doi.org/10.1117/1.jmi.4.2.024005.
Texte intégralShekhar, R., V. Zagrodsky et V. Walimbe. « 3D Stress echocardiography : development of novel visualization, registration and segmentation algorithms ». International Congress Series 1268 (juin 2004) : 1072–77. http://dx.doi.org/10.1016/j.ics.2004.03.107.
Texte intégralBatool, Samana, Imtiaz Ahmad Taj et Mubeen Ghafoor. « Ejection Fraction Estimation from Echocardiograms Using Optimal Left Ventricle Feature Extraction Based on Clinical Methods ». Diagnostics 13, no 13 (24 juin 2023) : 2155. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13132155.
Texte intégralHuang, Mu-Shiang, Chi-Shiang Wang, Jung-Hsien Chiang, Ping-Yen Liu et Wei-Chuan Tsai. « Automated Recognition of Regional Wall Motion Abnormalities Through Deep Neural Network Interpretation of Transthoracic Echocardiography ». Circulation 142, no 16 (20 octobre 2020) : 1510–20. http://dx.doi.org/10.1161/circulationaha.120.047530.
Texte intégralMaman, S. Ghanbari, A. Shalbaf, H. Behnam, Z. Alizadeh Sani et M. Shojaei Fard. « FULLY AUTOMATIC SEGMENTATION OF LEFT VENTRICLE IN A SEQUENCE OF ECHOCARDIOGRAPHY IMAGES OF ONE CARDIAC CYCLE BY DYNAMIC DIRECTIONAL VECTOR FIELD CONVOLUTION (DDVFC) METHOD AND MANIFOLD LEARNING ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 25, no 02 (avril 2013) : 1350022. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237213500221.
Texte intégralKang, Seungyoung, Sun Ju Kim, Hong Gi Ahn, Kyoung-Chul Cha et Sejung Yang. « Left ventricle segmentation in transesophageal echocardiography images using a deep neural network ». PLOS ONE 18, no 1 (20 janvier 2023) : e0280485. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0280485.
Texte intégralGinty, Olivia K., John M. Moore, Yuanwei Xu, Wenyao Xia, Satoru Fujii, Daniel Bainbridge, Terry M. Peters, Bob B. Kiaii et Michael W. A. Chu. « Dynamic Patient-Specific Three-Dimensional Simulation of Mitral Repair ». Innovations : Technology and Techniques in Cardiothoracic and Vascular Surgery 13, no 1 (janvier 2018) : 11–22. http://dx.doi.org/10.1097/imi.0000000000000463.
Texte intégralWahlang, Imayanmosha, Sk Mahmudul Hassan, Arnab Kumar Maji, Goutam Saha, Michal Jasinski, Zbigniew Leonowicz et Elzbieta Jasinska. « Classification of Valvular Regurgitation Using Echocardiography ». Applied Sciences 12, no 20 (17 octobre 2022) : 10461. http://dx.doi.org/10.3390/app122010461.
Texte intégralCui, Xiaoxiao, Pengfei Zhang, Yujun Li, Zhi Liu, Xiaoyan Xiao, Yang Zhang, Longkun Sun, Lizhen Cui, Guang Yang et Shuo Li. « MCAL : An Anatomical Knowledge Learning Model for Myocardial Segmentation in 2-D Echocardiography ». IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 69, no 4 (avril 2022) : 1277–87. http://dx.doi.org/10.1109/tuffc.2022.3151647.
Texte intégralLeclerc, Sarah, Erik Smistad, Joao Pedrosa, Andreas Ostvik, Frederic Cervenansky, Florian Espinosa, Torvald Espeland et al. « Deep Learning for Segmentation Using an Open Large-Scale Dataset in 2D Echocardiography ». IEEE Transactions on Medical Imaging 38, no 9 (septembre 2019) : 2198–210. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2019.2900516.
Texte intégralWu, H. S., D. Wang, L. Shi et C. M. Yu. « Automatic segmentation of left ventricle in 3D echocardiography using a level set approach ». International Journal of Cardiology 164, no 2 (avril 2013) : S12—S13. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-5273(13)70558-8.
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