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Littérature scientifique sur le sujet « Non-Contrast CT (NCCT) »
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Articles de revues sur le sujet "Non-Contrast CT (NCCT)"
Qazi, Shakeel, Emmad Qazi, Alexis T. Wilson, Connor McDougall, Fahad Al-Ajlan, James Evans, Henrik Gensicke et al. « Identifying Thrombus on Non-Contrast CT in Patients with Acute Ischemic Stroke ». Diagnostics 11, no 10 (16 octobre 2021) : 1919. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11101919.
Texte intégralSaifudin, Saifudin, et Catur Budi Saputra. « NOISE REDUCTION AT IMAGE NON CONTRAST CT-SCAN UROGRAPHY WITH USING ITERATIVE RECONSTRUCTION ». SANITAS : Jurnal Teknologi dan Seni Kesehatan 12, no 1 (14 juillet 2021) : 15–20. http://dx.doi.org/10.36525/sanitas.2021.2.
Texte intégralNaylor, Jillian, Leonid Churilov, Ziyuan Chen, Miriam Koome, Neil Rane et Bruce C. V. Campbell. « Reliability, Reproducibility and Prognostic Accuracy of the Alberta Stroke Program Early CT Score on CT Perfusion and Non-Contrast CT in Hyperacute Stroke ». Cerebrovascular Diseases 44, no 3-4 (2017) : 195–202. http://dx.doi.org/10.1159/000479707.
Texte intégralMattay, Raghav R., Lane Miner, Alexander Z. Copelan, Karapet Davtyan, James E. Schmitt, Ephraim W. Church et Alexander C. Mamourian. « Unruptured Arteriovenous Malformations in the Multidetector Computed Tomography Era : Frequency of Detection and Predictable Failures ». Journal of Clinical Imaging Science 12 (18 février 2022) : 5. http://dx.doi.org/10.25259/jcis_200_2021.
Texte intégralAvsenik, Jernej, Janja Pretnar Oblak et Katarina Surlan Popovic. « Non-contrast computed tomography in the diagnosis of cerebral venous sinus thrombosis ». Radiology and Oncology 50, no 3 (1 septembre 2016) : 263–68. http://dx.doi.org/10.1515/raon-2016-0026.
Texte intégralMa, Zhuangxuan, Liang Jin, Lukai Zhang, Yuling Yang, Yilin Tang, Pan Gao, Yingli Sun et Ming Li. « Diagnosis of Acute Aortic Syndromes on Non-Contrast CT Images with Radiomics-Based Machine Learning ». Biology 12, no 3 (21 février 2023) : 337. http://dx.doi.org/10.3390/biology12030337.
Texte intégralGER AKARSU, Fatma, Ezgi SEZER ERYILDIZ, Özlem AYKAÇ, Zehra UYSAL KOCABAŞ et Atilla Özcan Özdemir. « ASPECTS as a clinical outcome marker for MCA infarction treated with thrombolytic therapy : Non-contrast CT versus CTA source images ». Neurology Asia 27, no 2 (juin 2022) : 247–53. http://dx.doi.org/10.54029/2022kmj.
Texte intégralSchön, Felix, Hannes Wahl, Arne Grey, Pawel Krukowski, Angela Müller, Volker Puetz, Jennifer Linn et Daniel P. O. Kaiser. « Improved Visualization and Quantification of Net Water Uptake in Recent Small Subcortical Infarcts in the Thalamus Using Computed Tomography ». Diagnostics 13, no 22 (9 novembre 2023) : 3416. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13223416.
Texte intégralToh, Tsun-Haw, Khairul Azmi Abdul Kadir, Mei-Ling Sharon Tai et Kay Sin Tan. « Acute Ischaemic Stroke Successfully Treated with Thrombolytic Therapy and Endovascular Thrombectomy with Non-Contrast Computed Tomography and Computed Tomography Angiogram Protocol ». Case Reports in Neurology 12, Suppl. 1 (14 décembre 2020) : 15–21. http://dx.doi.org/10.1159/000501820.
Texte intégralGariani, Joanna, Victor Cuvinciuc, Delphine Courvoisier, Bernhard Krauss, Vitor Mendes Pereira, Roman Sztajzel, Karl-Olof Lovblad et Maria Isabel Vargas. « Diagnosis of acute ischemia using dual energy CT after mechanical thrombectomy ». Journal of NeuroInterventional Surgery 8, no 10 (3 novembre 2015) : 996–1000. http://dx.doi.org/10.1136/neurintsurg-2015-011988.
Texte intégralThèses sur le sujet "Non-Contrast CT (NCCT)"
Ma, Qixiang. « Deep learning based segmentation and detection of aorta structures in CT images involving fully and weakly supervised learning ». Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS029.
Texte intégralEndovascular aneurysm repair (EVAR) and transcatheter aortic valve implantation (TAVI) are endovascular interventions where preoperative CT image analysis is a prerequisite for planning and navigation guidance. In the case of EVAR procedures, the focus is specifically on the challenging issue of aortic segmentation in non-contrast-enhanced CT (NCCT) imaging, which remains unresolved. For TAVI procedures, attention is directed toward detecting anatomical landmarks to predict the risk of complications and select the bioprosthesis. To address these challenges, we propose automatic methods based on deep learning (DL). Firstly, a fully-supervised model based on 2D-3D features fusion is proposed for vascular segmentation in NCCTs. Subsequently, a weakly-supervised framework based on Gaussian pseudo labels is considered to reduce and facilitate manual annotation during the training phase. Finally, hybrid weakly- and fully-supervised methods are proposed to extend segmentation to more complex vascular structures beyond the abdominal aorta. When it comes to aortic valve in cardiac CT scans, a two-stage fully-supervised DL method is proposed for landmarks detection. The results contribute to enhancing preoperative imaging and the patient's digital model for computer-assisted endovascular interventions