Semisupervised learning using denoising autoencoders for brain lesion detection and segmentation

The work explores the use of denoising autoencoders (DAEs) for brain lesion detection, segmentation, and false-positive reduction. Stacked denoising autoencoders (SDAEs) were pretrained using a large number of unlabeled patient volumes and fine-tuned with patches drawn from a limited number of patie...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) Jg. 4; H. 4; S. 041311
Hauptverfasser:	Alex, Varghese, Vaidhya, Kiran, Thirunavukkarasu, Subramaniam, Kesavadas, Chandrasekharan, Krishnamurthi, Ganapathy
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 01.10.2017
Schlagworte:	deep learning stacked denoising autoencoder magnetic resonance imaging denoising autoencoder gliomas brain lesion
ISSN:	2329-4302
Online-Zugang:	Weitere Angaben
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!