Titre : Réanimation cardiopulmonaire

Réanimation cardiopulmonaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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Sources (10000 au total)

Segmentation and volume quantification of epicardial adipose tissue in computed tomography images.

Many cardiovascular diseases are closely related to the composition of epicardial adipose tissue (EAT). Accurate segmentation of EAT can provide a reliable reference for doctors to diagnose the diseas... The existing EAT segmentation methods based on deep learning have a large amount of computation and the segmentation accuracy needs to be improved. Therefore, the purpose of this paper is to develop a... First, the obtained computed tomography was preprocessed. That is, the threshold range of EAT was determined to be -190, -30 HU according to prior knowledge, and the non-adipose pixels were excluded b... In this paper, 50 CCTA images were randomly selected from the hospital, and the commonly used Dice similarity coefficient (DSC), Jaccard similarity, accuracy (ACC), specificity (SP), precision (PC), a... A new method to segment and quantify EAT is proposed. Comprehensive experiments show that compared with some classical segmentation algorithms, the proposed method has the advantages of shorter time-c...

Automatic head computed tomography image noise quantification with deep learning.

Computed tomography (CT) image noise is usually determined by standard deviation (SD) of pixel values from uniform image regions. This study investigates how deep learning (DL) could be applied in hea... Two approaches were investigated for noise image estimation of a single acquisition image: direct noise image estimation using supervised DnCNN convolutional neural network (CNN) architecture, and sub... The direct SD estimation using 3D-CNN was the most accurate assessment method when comparing in phantom dataset (MAPE = 15.5%, MSE = 6.3HU). Unsupervised noise2noise approach provided only slightly in... DL-based clinical image assessment is feasible and provides acceptable accuracy as compared to true image noise. Noise2noise approach may be feasible in clinical use where no ground truth data is avai...