Articles de revues sur le sujet « Lesions segmentation »
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Ma, Tian, Xinlei Zhou, Jiayi Yang, Boyang Meng, Jiali Qian, Jiehui Zhang et Gang Ge. « Dental Lesion Segmentation Using an Improved ICNet Network with Attention ». Micromachines 13, no 11 (7 novembre 2022) : 1920. http://dx.doi.org/10.3390/mi13111920.
Texte intégralVerma, Khushboo, Satwant Kumar et David Paydarfar. « Automatic Segmentation and Quantitative Assessment of Stroke Lesions on MR Images ». Diagnostics 12, no 9 (24 août 2022) : 2055. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12092055.
Texte intégralRossi, Farli. « APPLICATION OF A SEMI-AUTOMATED TECHNIQUE IN LUNG LESION SEGMENTATION ». Jurnal Teknoinfo 15, no 1 (15 janvier 2021) : 56. http://dx.doi.org/10.33365/jti.v15i1.945.
Texte intégralAbdullah, Bassem A., Akmal A. Younis et Nigel M. John. « Multi-Sectional Views Textural Based SVM for MS Lesion Segmentation in Multi-Channels MRIs ». Open Biomedical Engineering Journal 6, no 1 (9 mai 2012) : 56–72. http://dx.doi.org/10.2174/1874120701206010056.
Texte intégralWang, Xueling, Xianmin Meng et Shu Yan. « Deep Learning-Based Image Segmentation of Cone-Beam Computed Tomography Images for Oral Lesion Detection ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (21 septembre 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4603475.
Texte intégralXiong, Hui, Laith R. Sultan, Theodore W. Cary, Susan M. Schultz, Ghizlane Bouzghar et Chandra M. Sehgal. « The diagnostic performance of leak-plugging automated segmentation versus manual tracing of breast lesions on ultrasound images ». Ultrasound 25, no 2 (25 janvier 2017) : 98–106. http://dx.doi.org/10.1177/1742271x17690425.
Texte intégralWang, Ying, Jie Su, Qiuyu Xu et Yixin Zhong. « A Collaborative Learning Model for Skin Lesion Segmentation and Classification ». Diagnostics 13, no 5 (28 février 2023) : 912. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13050912.
Texte intégralLiang, Yingbo, et Jian Fu. « Watershed Algorithm for Medical Image Segmentation Based on Morphology and Total Variation Model ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 05 (8 avril 2019) : 1954019. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419540193.
Texte intégralKaur, Manpreet, Sunitha Varghese, Leon Jekel, Niklas Tillmanns, Sara Merkaj, Khaled Bousabarah, MingDe Lin, Jitendra Bhawnani, Veronica Chiang et Mariam Aboian. « NIMG-07. APPLYING A GLIOMA-TRAINED DEEP LEARNING AUTO-SEGMENTATION TOOL ON BM PRE- AND POST-RADIOSURGERY ». Neuro-Oncology 24, Supplement_7 (1 novembre 2022) : vii162—vii163. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noac209.626.
Texte intégralMechrez, Roey, Jacob Goldberger et Hayit Greenspan. « Patch-Based Segmentation with Spatial Consistency : Application to MS Lesions in Brain MRI ». International Journal of Biomedical Imaging 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7952541.
Texte intégralNoor, N. S. M., N. M. Saad, A. R. Abdullah et N. M. Ali. « Automated segmentation and classification technique for brain stroke ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 9, no 3 (1 juin 2019) : 1832. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i3.pp1832-1841.
Texte intégralde Oliveira, Marcela, Marina Piacenti-Silva, Fernando Coronetti Gomes da Rocha, Jorge Manuel Santos, Jaime dos Santos Cardoso et Paulo Noronha Lisboa-Filho. « Lesion Volume Quantification Using Two Convolutional Neural Networks in MRIs of Multiple Sclerosis Patients ». Diagnostics 12, no 2 (18 janvier 2022) : 230. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12020230.
Texte intégralPitkänen, Johanna, Juha Koikkalainen, Tuomas Nieminen, Ivan Marinkovic, Sami Curtze, Gerli Sibolt, Hanna Jokinen et al. « Evaluating severity of white matter lesions from computed tomography images with convolutional neural network ». Neuroradiology 62, no 10 (13 avril 2020) : 1257–63. http://dx.doi.org/10.1007/s00234-020-02410-2.
Texte intégralFourcade, Constance, Jean-Sebastien Frenel, Noémie Moreau, Gianmarco Santini, Aislinn Brennan, Caroline Rousseau, Marie Lacombe et al. « PERCIST-like response assessment with FDG PET based on automatic segmentation of all lesions in metastatic breast cancer. » Journal of Clinical Oncology 40, no 16_suppl (1 juin 2022) : e13057-e13057. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e13057.
Texte intégralFourcade, Constance, Jean-Sebastien Frenel, Noémie Moreau, Gianmarco Santini, Aislinn Brennan, Caroline Rousseau, Marie Lacombe et al. « PERCIST-like response assessment with FDG PET based on automatic segmentation of all lesions in metastatic breast cancer. » Journal of Clinical Oncology 40, no 16_suppl (1 juin 2022) : e13057-e13057. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e13057.
Texte intégralM D, Swetha, et Aditya C R. « Noise Invariant Convolution Neural Network for Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions from Brain Magnetic Resonance Imaging ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 18, no 13 (19 octobre 2022) : 38–55. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v18i13.34273.
Texte intégralMeyer-Baese, A., T. Schlossbauer, O. Lange et A. Wismueller. « Small Lesions Evaluation Based on Unsupervised Cluster Analysis of Signal-Intensity Time Courses in Dynamic Breast MRI ». International Journal of Biomedical Imaging 2009 (2009) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2009/326924.
Texte intégralLi, Yingjie, Chao Xu, Jubao Han, Ziheng An, Deyu Wang, Haichao Ma et Chuanxu Liu. « MHAU-Net : Skin Lesion Segmentation Based on Multi-Scale Hybrid Residual Attention Network ». Sensors 22, no 22 (11 novembre 2022) : 8701. http://dx.doi.org/10.3390/s22228701.
Texte intégralHojjatoleslami, S. A., et F. Kruggel. « Segmentation of large brain lesions ». IEEE Transactions on Medical Imaging 20, no 7 (juillet 2001) : 666–69. http://dx.doi.org/10.1109/42.932750.
Texte intégralHuang, Mingfeng, Guoqin Xu, Junyu Li et Jianping Huang. « A Method for Segmenting Disease Lesions of Maize Leaves in Real Time Using Attention YOLACT++ ». Agriculture 11, no 12 (2 décembre 2021) : 1216. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture11121216.
Texte intégralTang, Suigu, Xiaoyuan Yu, Chak-Fong Cheang, Zeming Hu, Tong Fang, I.-Cheong Choi et Hon-Ho Yu. « Diagnosis of Esophageal Lesions by Multi-Classification and Segmentation Using an Improved Multi-Task Deep Learning Model ». Sensors 22, no 4 (15 février 2022) : 1492. http://dx.doi.org/10.3390/s22041492.
Texte intégralSwetha, R. « Multi-Lesion Segmentation of Diabetic Retinopathy Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 2835–38. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44497.
Texte intégralPang, Yachun, Li Li, Wenyong Hu, Yanxia Peng, Lizhi Liu et Yuanzhi Shao. « Computerized Segmentation and Characterization of Breast Lesions in Dynamic Contrast-Enhanced MR Images Using Fuzzy c-Means Clustering and Snake Algorithm ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2012 (2012) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2012/634907.
Texte intégralRajaraman, Sivaramakrishnan, Feng Yang, Ghada Zamzmi, Zhiyun Xue et Sameer K. Antani. « A Systematic Evaluation of Ensemble Learning Methods for Fine-Grained Semantic Segmentation of Tuberculosis-Consistent Lesions in Chest Radiographs ». Bioengineering 9, no 9 (24 août 2022) : 413. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9090413.
Texte intégralFoo, Alex, Wynne Hsu, Mong Li Lee, Gilbert Lim et Tien Yin Wong. « Multi-Task Learning for Diabetic Retinopathy Grading and Lesion Segmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 08 (3 avril 2020) : 13267–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i08.7035.
Texte intégralZortea, Maciel, Stein Olav Skrøvseth, Thomas R. Schopf, Herbert M. Kirchesch et Fred Godtliebsen. « Automatic Segmentation of Dermoscopic Images by Iterative Classification ». International Journal of Biomedical Imaging 2011 (2011) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2011/972648.
Texte intégralLi, Yu, Meilong Zhu, Guangmin Sun, Jiayang Chen, Xiaorong Zhu et Jinkui Yang. « Weakly supervised training for eye fundus lesion segmentation in patients with diabetic retinopathy ». Mathematical Biosciences and Engineering 19, no 5 (2022) : 5293–311. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2022248.
Texte intégralZhang, Jinling, Jun Yang et Min Zhao. « Automatic Segmentation Algorithm of Magnetic Resonance Image in Diagnosis of Liver Cancer Patients under Deep Convolutional Neural Network ». Scientific Programming 2021 (10 septembre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4614234.
Texte intégralOkuboyejo, Damilola, et Oludayo O. Olugbara. « Segmentation of Melanocytic Lesion Images Using Gamma Correction with Clustering of Keypoint Descriptors ». Diagnostics 11, no 8 (29 juillet 2021) : 1366. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11081366.
Texte intégralJamil, Uzma, M. Usman Akram, Shehzad Khalid, Sarmad Abbas et Kashif Saleem. « Computer Based Melanocytic and Nevus Image Enhancement and Segmentation ». BioMed Research International 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/2082589.
Texte intégralJaworek-Korjakowska, Joanna, et Pawel Kleczek. « Region Adjacency Graph Approach for Acral Melanocytic Lesion Segmentation ». Applied Sciences 8, no 9 (22 août 2018) : 1430. http://dx.doi.org/10.3390/app8091430.
Texte intégralLi, Dapeng, et Xiaoguang Liu. « Design of an Incremental Music Teaching and Assisted Therapy System Based on Artificial Intelligence Attention Mechanism ». Occupational Therapy International 2022 (16 juin 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7117986.
Texte intégralFuller, Sarah N., Ahmad Shafiei, David J. Venzon, David J. Liewehr, Michal Mauda Havanuk, Maran G. Ilanchezhian, Maureen Edgerly et al. « Tumor Doubling Time Using CT Volumetric Segmentation in Metastatic Adrenocortical Carcinoma ». Current Oncology 28, no 6 (1 novembre 2021) : 4357–66. http://dx.doi.org/10.3390/curroncol28060370.
Texte intégralJayachandran, A., et B. AnuSheeba. « Hybrid Melanoma Classification System Using Multi-Layer Fuzzy C-Means Clustering and Deep Convolutional Neural Network ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 11 (1 novembre 2021) : 2709–15. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3873.
Texte intégralJekel, Leon, Khaled Bousabarah, MingDe Lin, Sara Merkaj, Manpreet Kaur, Arman Avesta, Sanjay Aneja et al. « NIMG-02. PACS-INTEGRATED AUTO-SEGMENTATION WORKFLOW FOR BRAIN METASTASES USING NNU-NET ». Neuro-Oncology 24, Supplement_7 (1 novembre 2022) : vii162. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noac209.622.
Texte intégralLu, Fangfang, Chi Tang, Tianxiang Liu, Zhihao Zhang et Leida Li. « Multi-Attention Segmentation Networks Combined with the Sobel Operator for Medical Images ». Sensors 23, no 5 (24 février 2023) : 2546. http://dx.doi.org/10.3390/s23052546.
Texte intégralWang, Deli, Zheng Gong, Yanfen Zhang et Shouxi Wang. « Convolutional Neural Network Intelligent Segmentation Algorithm-Based Magnetic Resonance Imaging in Diagnosis of Nasopharyngeal Carcinoma Foci ». Contrast Media & ; Molecular Imaging 2021 (13 août 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2033806.
Texte intégralDriessen, Julia, Gerben J. C. Zwezerijnen, Jakoba J. Eertink, Marie José Kersten, Anton Hagenbeek, Otto S. Hoekstra, Josée M. Zijlstra et Ronald Boellaard. « Baseline Metabolic Tumor Volume in 18FDG-PET-CT Scans in Classical Hodgkin Lymphoma Using Semi-Automatic Segmentation ». Blood 134, Supplement_1 (13 novembre 2019) : 4049. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2019-125495.
Texte intégralKalinovsky, A., V. Liauchuk et A. Tarasau. « LESION DETECTION IN CT IMAGES USING DEEP LEARNING SEMANTIC SEGMENTATION TECHNIQUE ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W4 (10 mai 2017) : 13–17. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w4-13-2017.
Texte intégralVélez, Paulina, Manuel Miranda, Carmen Serrano et Begoña Acha. « Does a Previous Segmentation Improve the Automatic Detection of Basal Cell Carcinoma Using Deep Neural Networks ? » Applied Sciences 12, no 4 (17 février 2022) : 2092. http://dx.doi.org/10.3390/app12042092.
Texte intégralFerrante, Matteo, Lisa Rinaldi, Francesca Botta, Xiaobin Hu, Andreas Dolp, Marta Minotti, Francesca De Piano et al. « Application of nnU-Net for Automatic Segmentation of Lung Lesions on CT Images and Its Implication for Radiomic Models ». Journal of Clinical Medicine 11, no 24 (9 décembre 2022) : 7334. http://dx.doi.org/10.3390/jcm11247334.
Texte intégralTong, Xiaozhong, Junyu Wei, Bei Sun, Shaojing Su, Zhen Zuo et Peng Wu. « ASCU-Net : Attention Gate, Spatial and Channel Attention U-Net for Skin Lesion Segmentation ». Diagnostics 11, no 3 (12 mars 2021) : 501. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11030501.
Texte intégralMoreau, Noémie, Caroline Rousseau, Constance Fourcade, Gianmarco Santini, Aislinn Brennan, Ludovic Ferrer, Marie Lacombe et al. « Automatic Segmentation of Metastatic Breast Cancer Lesions on 18F-FDG PET/CT Longitudinal Acquisitions for Treatment Response Assessment ». Cancers 14, no 1 (26 décembre 2021) : 101. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14010101.
Texte intégralHui, Haisheng, Xueying Zhang, Zelin Wu et Fenlian Li. « Dual-Path Attention Compensation U-Net for Stroke Lesion Segmentation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (31 août 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/7552185.
Texte intégralHwang, Yoo Na, Min Ji Seo et Sung Min Kim. « A Segmentation of Melanocytic Skin Lesions in Dermoscopic and Standard Images Using a Hybrid Two-Stage Approach ». BioMed Research International 2021 (6 avril 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5562801.
Texte intégralAbdullah Hamad, Abdulsattar, Mustafa Musa Jaber, Mohammed Altaf Ahmed, Ghaida Muttashar Abdulsahib, Osamah Ibrahim Khalaf et Zelalem Meraf. « Using Convolutional Neural Networks for Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions in 3D Magnetic Resonance Imaging ». Advances in Materials Science and Engineering 2022 (22 avril 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4905115.
Texte intégralSatheesha, T. Y., D. Sathyanarayana et M. N. Giri Prasad. « Proposed Threshold Algorithm for Accurate Segmentation for Skin Lesion ». International Journal of Biomedical and Clinical Engineering 4, no 2 (juillet 2015) : 40–47. http://dx.doi.org/10.4018/ijbce.2015070104.
Texte intégralDing, Xiangwen, et Shengsheng Wang. « Efficient Unet with depth-aware gated fusion for automatic skin lesion segmentation ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 5 (22 avril 2021) : 9963–75. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-202566.
Texte intégralGe, Ting, Ning Mu, Tianming Zhan, Zhi Chen, Wanrong Gao et Shanxiang Mu. « Brain Lesion Segmentation Based on Joint Constraints of Low-Rank Representation and Sparse Representation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (1 juillet 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9378014.
Texte intégralXie, Fei, Panpan Zhang, Tao Jiang, Jiao She, Xuemin Shen, Pengfei Xu, Wei Zhao, Gang Gao et Ziyu Guan. « Lesion Segmentation Framework Based on Convolutional Neural Networks with Dual Attention Mechanism ». Electronics 10, no 24 (13 décembre 2021) : 3103. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10243103.
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