CovSegNet: A Multi Encoder-Decoder Architecture for Improved Lesion Segmentation of COVID-19 Chest CT Scans

Automatic lung lesion segmentation of chest computer tomography (CT) scans is considered a pivotal stage toward accurate diagnosis and severity measurement of COVID-19. Traditional U-shaped encoder-decoder architecture and its variants suffer from diminutions of contextual information in pooling/ups...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on artificial intelligence Ročník 2; číslo 3; s. 283 - 297
Hlavní autoři:	Mahmud, Tanvir, Rahman, Md Awsafur, Fattah, Shaikh Anowarul, Kung, Sun-Yuan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.06.2021
Témata:	Artificial intelligence (AI) biomedical imaging Computed tomography computer aided analysis Computer architecture COVID-19 image segmentation Lesions neural networks Optimization Semantics Three-dimensional displays
ISSN:	2691-4581, 2691-4581
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!