Segmentación basada en aprendizaje profundo de los músculos extraoculares a partir de imágenes de resonancia magnética
Autores: Qureshi, Amad; Lim, Seongjin; Suh, Soh Youn; Mutawak, Bassam; Chitnis, Parag V.; Demer, Joseph L.; Wei, Qi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Segmentación basada en aprendizaje profundo de los músculos extraoculares a partir de imágenes de resonancia magnética
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Estudio
Marcos de aprendizaje profundo
U-Net
U-NeXt
DeepLabV3+
ConResNet
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, investigamos el rendimiento de cuatro marcos de aprendizaje profundo de U-Net, U-NeXt, DeepLabV3+ y ConResNet en la segmentación basada en píxeles de múltiples clases de los músculos extraoculares (EOMs) a partir de resonancias magnéticas coronales.
Descripción
En este estudio, investigamos el rendimiento de cuatro marcos de aprendizaje profundo de U-Net, U-NeXt, DeepLabV3+ y ConResNet en la segmentación basada en píxeles de múltiples clases de los músculos extraoculares (EOMs) a partir de resonancias magnéticas coronales.