文献
J-GLOBAL ID:201802229368888717
整理番号:18A1030652
ディープニューラルネットワークと加重ファジィ能動形状モデルを用いた3D小児超音波画像における自動腎臓セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】
Automatic kidney segmentation in 3D pediatric ultrasound images using deep neural networks and weighted fuzzy active shape model
著者 (5件):
Tabrizi Pooneh R.
(Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington DC, USA)
,
Mansoor Awais
(Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington DC, USA)
,
Cerrolaza Juan J.
(Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington DC, USA)
,
Jago James
(Philips Healthcare, Bothell WA, USA)
,
Linguraru Marius George
(Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Health System, Washington DC, USA)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
ISBI
ページ:
1170-1173
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)