Performance of a 3D convolutional neural network in the detection of hypoperfusion at CT pulmonary angiography in patients with chronic pulmonary embolism: a feasibility study.

Vainio, Tuomas; Mäkelä, Teemu; Savolainen, Sauli; Kangasniemi, Marko

Vainio, Tuomas; Mäkelä, Teemu; Savolainen, Sauli; Kangasniemi, Marko.

Afiliação

Vainio T; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland. tuomas.j.vainio@helsinki.fi.
Mäkelä T; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland.
Savolainen S; Department of Physics, University of Helsinki, P.O. Box 64, FI-00014, Helsinki, Finland.
Kangasniemi M; HUS Medical Imaging Center, Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, P.O. Box 340 (Haartmaninkatu 4), FI-00290, Helsinki, Finland.

Eur Radiol Exp ; 5(1): 45, 2021 09 24.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34557979

Assuntos

Redes Neurais de Computação; Embolia Pulmonar; Angiografia; Estudos de Viabilidade; Humanos; Embolia Pulmonar/diagnóstico por imagem; Tomografia Computadorizada por Raios X

Palavras-chave

Computed tomography angiography; Deep learning; Feasibility Studies; Neural networks (computer); Pulmonary embolism

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Embolia Pulmonar / Redes Neurais de Computação Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Exp Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Finlândia País de publicação: Reino Unido

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google