UNSUPERVISED DEEP LEARNING FOR DETECTION OF BRAIN DISEASE IN MR IMAGING

Background: Manual detection and interpretation of suspicious findings in radiological exams is a slow and lengthy process, requiring the highest level of attention and expertise. Introducing an automatic approach to distinguish abnormal from normal anatomy and physiology has the potential to speed...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Clinical neuroradiology (Munich) Ročník 29; číslo S1; s. S14
Hlavní autoři:	Eisawy, Rami, Moosbauer, Julia, Finck, Tom, Zimmer, Claus, Menze, Bjorn, Pfister, Franz M.J, Wiestler, Benedikt
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Springer 01.09.2019
Témata:	Algorithms Machine learning Magnetic resonance imaging Medical research Medicine, Experimental Physiological aspects
ISSN:	1869-1439
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!