Artificial intelligence-aided CT segmentation for body composition analysis: a validation study.

Borrelli, Pablo; Kaboteh, Reza; Enqvist, Olof; Ulén, Johannes; Trägårdh, Elin; Kjölhede, Henrik; Edenbrandt, Lars

Borrelli, Pablo; Kaboteh, Reza; Enqvist, Olof; Ulén, Johannes; Trägårdh, Elin; Kjölhede, Henrik; Edenbrandt, Lars.

Afiliación

Borrelli P; Region Västra Götaland, Department of Clinical Physiology, Sahlgrenska University Hospital, Gothenburg, Sweden. pablo.borrelli@vgregion.se.
Kaboteh R; Region Västra Götaland, Department of Clinical Physiology, Sahlgrenska University Hospital, Gothenburg, Sweden.
Enqvist O; Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden.
Ulén J; Eigenvision AB, Malmö, Sweden.
Trägårdh E; Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden.
Kjölhede H; Department of Clinical Physiology and Nuclear Medicine, Lund University and Skåne University Hospital, Malmö, Sweden.
Edenbrandt L; Region Västra Götaland, Department of Urology, Sahlgrenska University Hospital, Gothenburg, Sweden.

Eur Radiol Exp ; 5(1): 11, 2021 03 11.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33694046

Asunto(s)

Inteligencia Artificial; Tomografía Computarizada por Rayos X; Composición Corporal; Humanos; Redes Neurales de la Computación; Reproducibilidad de los Resultados

Palabras clave

Body composition; Muscles; Neural networks (computer); Subcutaneous fat; Tomography (x-ray; computed)

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Tomografía Computarizada por Rayos X Tipo de estudio: Prognostic_studies Aspecto: Ethics Límite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Exp Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Suecia Pais de publicación: Reino Unido

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