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Aplicación de la segmentación de imágenes médicas basada en el aprendizaje profundo mediante tomografía computarizada orbital
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Capitoli
- 00:04Introduction
- 00:42Eyeball, Optic Nerve, and Extraocular Muscle Masking on the Orbital CT Scans
- 01:42Pre-Processing: Window Clipping and Cropping the VOIs
- 02:16Four Cross-Validations of the Orbital Segmentation Model
- 02:57Results: Segmentation Results of the Orbital Structures
- 04:01Conclusion
Se introduce un protocolo de segmentación de objetos para imágenes de tomografía computarizada (TC) orbital. Los métodos para etiquetar la verdad en tierra de las estructuras orbitales mediante el uso de superresolución, extraer el volumen de interés de las imágenes de TC y modelar la segmentación de múltiples etiquetas utilizando U-Net secuencial 2D para imágenes de TC orbitales se explican para el aprendizaje supervisado.
