Segmentación de lesiones con realce de contraste en esclerosis múltiple: un enfoque de aprendizaje profundo validado en una cohorte multicéntrica
Autores: Greselin, Martina; Lu, Po-Jui; Melie-Garcia, Lester; Ocampo-Pineda, Mario; Galbusera, Riccardo; Cagol, Alessandro; Weigel, Matthias; de Oliveira Siebenborn, Nina; Ruberte, Esther; Benkert, Pascal; Müller, Stefanie; Finkener, Sebastian; Vehoff, Jochen; Disanto, Giulio; Findling, Oliver; Chan, Andrew; Salmen, Anke; Pot, Caroline; Bridel, Claire; Zecca, Chiara; Derfuss, Tobias; Lieb, Johanna M.; Diep
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Segmentación de lesiones con realce de contraste en esclerosis múltiple: un enfoque de aprendizaje profundo validado en una cohorte multicéntrica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Detección de lesiones resaltadas por contraste en la resonancia magnética en la esclerosis múltiple mediante un modelo de aprendizaje profundo basado en UNet.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
La detección de lesiones con realce de contraste (CELs) es fundamental para el diagnóstico y seguimiento de pacientes con esclerosis múltiple (EM).
Descripción
La detección de lesiones con realce de contraste (CELs) es fundamental para el diagnóstico y seguimiento de pacientes con esclerosis múltiple (EM).