Improving needle detection in 3D ultrasound using orthogonal-plane convolutional networks

Autor: Pourtaherian, A., Ghazvinian Zanjani, F., Zinger, S., Mihajlovic, N., Ng, G.C., Korsten, H.H.M., de With, P.H.N., Jannin, Pierre, Duchesne, Simon, Descoteaux, Maxime, Franz, Alfred, Collins, D. Louis, Maier-Hein, Lena

Publikováno v: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention − MICCAI 2017: 20th International Conference, Quebec City, QC, Canada, September 11-13, 2017, Proceedings, Part II, 610-618
STARTPAGE=610;ENDPAGE=618;TITLE=Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention − MICCAI 2017
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783319661841
MICCAI (2)

Successful automated detection of short needles during an intervention is necessary to allow the physician identify and correct any misalignment of the needle and the target at early stages, which reduces needle passes and improves health outcomes. I

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e84176c2042a0cd6d14db66c40e2ba69
https://research.tue.nl/en/publications/d4192090-d7e7-4a17-b07d-d48f29816fba

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.