Semi-automated pulmonary nodule interval segmentation using the NLST data (vol 45, pg 1093, 2018)

Autor: Balagurunathan, Y, Beers, A, Kalpathy-Cramer, J, McNitt-Gray, M, Hadjiiski, L, Zhao, B, Zhu, J, Yang, H, Yip, SSF, Aerts, HJWL, Napel, S, Cherezov, D, Cha, K, Chan, H-P, Flores, C, Garcia, A, Gillies, R, Goldgof, D

Publikováno v: Balagurunathan, Y; Beers, A; Kalpathy-Cramer, J; McNitt-Gray, M; Hadjiiski, L; Zhao, B; et al.(2018). Semi-automated pulmonary nodule interval segmentation using the NLST data (vol 45, pg 1093, 2018). MEDICAL PHYSICS, 45(6), 2689-2690. doi: 10.1002/mp.12766. UCLA: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/61p890xp

To study the variability in volume change estimates of pulmonary nodules due to segmentation approaches used across several algorithms and to evaluate these effects on the ability to predict nodule malignancy.We obtained 100 patient image datasets fr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::dca72ff3bbed9f31edf9ee525d33ee1b
http://www.escholarship.org/uc/item/61p890xp

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.