Fully automated quantification of cardiac chamber and function assessment in 2-D echocardiography: clinical feasibility of deep learning-based algorithms

We aimed to compare the segmentation performance of the current prominent deep learning (DL) algorithms with ground-truth segmentations and to validate the reproducibility of the manually created 2D echocardiographic four cardiac chamber ground-truth annotation. Recently emerged DL based fully-autom...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:The international journal of cardiovascular imaging Ročník 38; číslo 5; s. 1047 - 1059
Hlavní autoři: Kim, Sekeun, Park, Hyung-Bok, Jeon, Jaeik, Arsanjani, Reza, Heo, Ran, Lee, Sang-Eun, Moon, Inki, Yoo, Sun Kook, Chang, Hyuk-Jae
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Dordrecht Springer Netherlands 01.05.2022
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:1875-8312, 1569-5794, 1875-8312, 1573-0743
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.