MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1109/embc.2019.8856398

Медицинская библиотека · Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference · 2019

Adrenal Tumor Vessels Segmentation Using Convolutional Neural Network in Computed Tomography Angiography.

Zhao Wangyuan, He Hongchao, Zhao Jun, Sun Jianqi

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The adrenal glands are important endocrine glands in humans. They are in complex environments with thin vessels around them. It's meaningful to get the accurate dissection before surgery. However, images used in hospitals are now unable to help doctors with many surgeries, which are produced by digital subtraction angiography. In this study, we used a 3D U-Net model to segment the adrenal tumor vessels in 3D computed tomography angiography slices. The model was evaluated by dice similarity coefficient (DSC) and mean intersection over union (MIoU) with the manually labeled ground truth. The DSC in this model is 94.69% and the MIoU is 90.22%.

Для цитирования: Zhao Wangyuan, He Hongchao, Zhao Jun, Sun Jianqi. Adrenal Tumor Vessels Segmentation Using Convolutional Neural Network in Computed Tomography Angiography.. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. 2019. DOI: 10.1109/embc.2019.8856398.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.