Titre : Torémifène

Torémifène : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neural Networks, Computer
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Sources (10000 au total)

Differentiation and prediction of pneumoconiosis stage by computed tomography texture analysis based on U-Net neural network.

The progressive worsening of pneumoconiosis will ensue a hazardous physical condition in patients. This study details the differential diagnosis of the pneumoconiosis stage, by employing computed tomo... The pneumoconiosis location from 92 patients at various stages was extracted by U-Net neural network. Mazda software was employed to analyze the texture features. Three dimensionality reduction method... The original film was processed by Gaussian and Laplace filters for a better display of the segmented area of pneumoconiosis in all stages. The MCR value obtained by the NDA analysis method under the ... CT texture analysis based on the U-Net neural network can be used to identify the staging of pneumoconiosis....

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.

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