Robustez de los modelos de corrección de dispersión basados en aprendizaje profundo de una y dos energías en radiografías de tórax simuladas y reales
Autores: Freijo, Clara; Herraiz, Joaquin L.; Arias-Valcayo, Fernando; Ibáñez, Paula; Moreno, Gabriela; Villa-Abaunza, Amaia; Udías, José Manuel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Robustez de los modelos de corrección de dispersión basados en aprendizaje profundo de una y dos energías en radiografías de tórax simuladas y reales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Radiografías de tórax
Contribución de dispersión
Modelos de aprendizaje profundo
Trazado de rayos de Monte Carlo
Modelos de redes neuronales
Mejora de contraste
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Las radiografías de tórax (CXR) representan la primera herramienta empleada a nivel mundial para detectar patologías cardiopulmonares.
Descripción
Las radiografías de tórax (CXR) representan la primera herramienta empleada a nivel mundial para detectar patologías cardiopulmonares.