Mejorando la reproducibilidad de la radiómica: armonización basada en aprendizaje profundo de imágenes de tomografía computarizada (TC) abdominal
Autores: Lee, Seul Bi; Hong, Youngtaek; Cho, Yeon Jin; Jeong, Dawun; Lee, Jina; Choi, Jae Won; Hwang, Jae Yeon; Lee, Seunghyun; Choi, Young Hun; Cheon, Jung-Eun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la reproducibilidad de la radiómica: armonización basada en aprendizaje profundo de imágenes de tomografía computarizada (TC) abdominal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Viabilidad
Aprendizaje profundo
Armonización de imágenes
Características radiómicas
Reproducibilidad
TC abdominal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Evaluamos la viabilidad de utilizar la armonización de imágenes basada en aprendizaje profundo para mejorar la reproducibilidad de las características radiómicas en escáneres de TC abdominal.
Descripción
Evaluamos la viabilidad de utilizar la armonización de imágenes basada en aprendizaje profundo para mejorar la reproducibilidad de las características radiómicas en escáneres de TC abdominal.