Titre : Opinion publique

Opinion publique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neural Networks, Computer
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Sources (10000 au total)

Mitigation of motion-induced artifacts in cone beam computed tomography using deep convolutional neural networks.

Cone beam computed tomography (CBCT) is often employed on radiation therapy treatment devices (linear accelerators) used in image-guided radiation therapy (IGRT). For each treatment session, it is nec... We propose a novel deep-learning based approach with the goal to reduce motion induced artifacts in CBCT images and improve image quality. It is based on supervised learning and includes neural networ... Our approach is based on deep convolutional neural networks which complement the standard CBCT reconstruction, which is performed either with the analytical Feldkamp-Davis-Kress (FDK) method, or with ... The presented novel approach is able to generalize to unseen data and yields significant reductions in motion induced artifacts as well as improvements in image quality compared with existing state-of... For the first time, it is demonstrated, also by means of clinical evaluation, that inserting deep neural networks as pre- and post-processing plugins in the existing 3D CBCT reconstruction and trained...

A real-time computer-aided diagnosis method for hydatidiform mole recognition using deep neural network.

Hydatidiform mole (HM) is one of the most common gestational trophoblastic diseases with malignant potential. Histopathological examination is the primary method for diagnosing HM. However, due to the... To solve the challenge of lesion segmentation due to difficulties in extracting effective features from HM slide images, we proposed a hydrops lesion recognition module that employs DeepLabv3+ with ou... We evaluated our method using widely adopted DNNs on an HM dataset and chose DeepLabv3+ with our compound loss function as the segmentation model. The comparison experiments show that the edge extensi... To the best of our knowledge, this is the first method to utilize deep neural networks in HM lesion recognition. This method provides a robust and accurate solution with powerful feature extraction an...