Segmentación de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico utilizando un modelo de mutación y una red generativa adversarial
Autores: Ghnemat, Rawan; Khalil, Ashwaq; Abu Al-Haija, Qasem
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Segmentación de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico utilizando un modelo de mutación y una red generativa adversarial
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Accidente cerebrovascular isquémico
Segmentación
Imágenes
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Técnicas de aumento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico utilizando diferentes tipos de imágenes, como la Perfusión por Tomografía Computarizada (CTP), es importante para los campos médico y de inteligencia artificial.
Descripción
La segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico utilizando diferentes tipos de imágenes, como la Perfusión por Tomografía Computarizada (CTP), es importante para los campos médico y de inteligencia artificial.