Wyszukiwarka
Abstrakt
Imaging in medicine is an irreplaceable stage in the diagnosis and treatment of cancer. The subsequent therapeutic effect depends on the quality of the imaging tests performed. In recent years we have been observing the evolution of 2D to 3D imaging for many medical fields, including oncological surgery. The aim of the study is to present a method of selection of radiological imaging tests for learning neural networks.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (9)
-
Sergii Girnyi
-
Dariusz Świetlik
-
Jakub Woźniak
-
Weronika Szczecińska
-
Janusz Jaśkiewicz
-
Jacek Zielinski
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
EJSO-EUR J SURG ONC
nr 48,
strony e147 - e148,
ISSN: 0748-7983 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Girnyi S., Brzeski A., Cychnerski J., Świetlik D., Woźniak J., Szczecińska W., Jaśkiewicz J., Zielinski J., Dziubich T.: Creating a radiological database for automatic liver segmentation using artificial intelligence.// EJSO-EUR J SURG ONC -Vol. 48,iss. 2 (2022), s.e147-e148
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1016/j.ejso.2021.12.287
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 70 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Comparison of image pre-processing methods in liver segmentation task
- K. Kaczor,
- P. Nadachowski,
- M. Operlejn
- + 4 autorów
2022
Medical Image Segmentation Using Deep Semantic-based Methods: A Review of Techniques, Applications and Emerging Trends
- I. Qureshi,
- J. Yan,
- Q. Abbas
- + 5 autorów
2022