Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Y Tế - Sức Khoẻ
Y khoa - Dược
Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees
Quốc Mạnh
81
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this paper, we present a model-based learning for brain tumour segmentation from multimodal MRI protocols. The model uses U-Net-based fully convolutional networks to extract features from a multimodal MRI training dataset and then applies them to Extremely randomized trees (ExtraTrees) classifier for segmenting the abnormal tissues associated with brain tumour. The morphological filters are then utilized to remove the misclassified labels. Our method was evaluated on the Brain Tumour Segmentation Challenge 2013 (BRATS 2013) dataset, achieving the Dice metric of 0.85, 0.81 and 0.72 for whole tumour, tumour core and enhancing tumour core, respectively. The segmentation results obtained have been compared to the most recent methods, providing a competitive performance. | Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Beyond standard data collection – the promise and potential of BRAIN (Brain tumour Registry Australia INnovation and translation registry)
Dactolisib (NVP-BEZ235) toxicity in murine brain tumour models
Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees
Báo cáo y học: "Ethics roundtable debate: Child with severe brain damage and an underlying brain tumour"
Cerebellar mutism syndrome in children with brain tumours of the posterior fossa
Ebook Oxford textbook of neuro-oncology: Part 2
Ebook ABC of headache: Part 2
Decrease of Nibrin expression in chronic hypoxia is associated with hypoxia-induced chemoresistance in some brain tumour cells
Immunological and clinicopathological characteristics of C1RL in 2120 glioma patients
Cognitive fatigue in relation to depressive symptoms after treatment for childhood cancer
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.