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321por Luo, Jingjing, Zhai, Shiyan, Song, Genxin, He, Xinxin, Song, Hongquan, Chen, Jing, Liu, Huan, Feng, Yuke“…In this study, we presented a green space exposure inequity assessment framework, integrating the Green View Index (GVI), deep learning, spatial statistical analysis methods, and urban rental price big data to analyze green space exposure inequity at the community level toward a “15-minute city” in Zhengzhou, China. …”
Publicado 2022
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322por Karagoz, Ahmet, Alis, Deniz, Seker, Mustafa Ege, Zeybel, Gokberk, Yergin, Mert, Oksuz, Ilkay, Karaarslan, Ercan“…OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of a self-adapting deep network, trained on large-scale bi-parametric MRI data, in detecting clinically significant prostate cancer (csPCa) in external multi-center data from men of diverse demographics; to investigate the advantages of transfer learning. …”
Publicado 2023
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323
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324por Hussein, Burhan Rashid, Malik, Owais Ahmed, Ong, Wee-Hong, Slik, Johan Willem Frederik“…Focusing on segmentation and trait extraction on individual intact herbarium leaves, this study proposes a pipeline consisting of deep learning semantic segmentation model (DeepLabv3+), connected component analysis, and a single-leaf classifier trained on binary images to automate the extraction of an intact individual leaf with phenotypic traits. …”
Publicado 2021
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325por Küstner, Thomas, Fuin, Niccolo, Hammernik, Kerstin, Bustin, Aurelien, Qi, Haikun, Hajhosseiny, Reza, Masci, Pier Giorgio, Neji, Radhouene, Rueckert, Daniel, Botnar, René M., Prieto, Claudia“…In this work, we propose a novel 4D (3D + time) deep learning-based reconstruction network, termed 4D CINENet, for prospectively undersampled 3D Cartesian CINE imaging. …”
Publicado 2020
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326“…PURPOSE: Treating deep‐seated bulky tumors with traditional single‐field Cerrobend GRID‐blocks has many limitations such as suboptimal target coverage and excessive skin toxicity. …”
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327por Ranjan, Rajeev, Kumar, Saurabh, Pattanayak, Raman Deep, Dhawan, Anju, Sagar, RajeshEnlace del recurso
Publicado 2014
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328por Aggarwal, Ankita, Jana, Manisha, Kumar, Vijay, Srivastava, Deep Narayan, Garg, KanwaljeetEnlace del recurso
Publicado 2017
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329
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330por Şerbănescu, Mircea-Sebastian, Oancea, Carmen-Nicoleta, Streba, Costin Teodor, Pleşea, Iancu Emil, Pirici, Daniel, Streba, Liliana, Pleşea, Răzvan MihailEnlace del recurso
Publicado 2020
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331por Nakarmi, Kiran Kishor, Pathak, Bishnu Deep, Shrestha, Dhan, Budhathoki, Pravash, Rai, Shankar ManEnlace del recurso
Publicado 2022
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332
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333por Røvang, Martin Soria, Selnes, Per, MacIntosh, Bradley J., Rasmus Groote, Inge, Pålhaugen, Lene, Sudre, Carole, Fladby, Tormod, Bjørnerud, Atle“…The 2.5D in-house developed and 3D nnU-Net models were trained and validated in-house across five national collection sites among 441 participants from the DDI study, of whom 194 were men and whose average age was (64.91 +/- 9.32) years. …”
Publicado 2023
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334por Hanamatsu, Satomu, Murayama, Kazuhiro, Ohno, Yoshiharu, Yamamoto, Kaori, Yui, Masao, Toyama, HiroshiEnlace del recurso
Publicado 2023
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335por El‐Deep, Mahmoud H., Dawood, Mahmoud A. O., Assar, Mohamed H., Ahamad Paray, BilalEnlace del recurso
Publicado 2020
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336por Son, Jung Hee, Lee, Yedaun, Lee, Ho-Joon, Lee, Joonsung, Kim, Hyunwoong, Lebel, Marc R.Enlace del recurso
Publicado 2023
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337por Zhang, Jiang-Hu, Li, Tan-Tan, Qin, Shi-Rui, Liu, Zhi-Qiang, Chen, Si-Ye, Song, Yong-Wen, Tang, Yu, Jing, Hao, Fang, Hui, Zhao, Xu-Ran, Jin, Jing, Liu, Yue-Ping, Tang, Yuan, Qi, Shu-Nan, Li, Ning, Chen, Bo, Lu, Ning-Ning, Li, Ye-Xiong, Wang, Shu-Lian“…Computed tomography simulation was performed during both free breathing and voluntary deep inspiration breath-hold for all patients. Whole breast irradiation plans were designed, and the volumes and doses of the heart, left anterior descending coronary artery, and lung were compared between free breathing and voluntary deep inspiration breath-hold. …”
Publicado 2023
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338por Martino, Amanda J., Rhodes, Matthew E., Biddle, Jennifer F., Brandt, Leah D., Tomsho, Lynn P., House, Christopher H.Enlace del recurso
Publicado 2012
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339por House, S C, Tandon, P, O'Connor, K, Maxwell, C, Kennedy, E, Snelgrove, J, DeBuck, A, Brar, M, Huang, VEnlace del recurso
Publicado 2023
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340por Germann, Christoph, Marbach, Giuseppe, Civardi, Francesco, Fucentese, Sandro F., Fritz, Jan, Sutter, Reto, Pfirrmann, Christian W.A., Fritz, Benjamin“…OBJECTIVES: The aim of this study was to clinically validate a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) for the detection of surgically proven anterior cruciate ligament (ACL) tears in a large patient cohort and to analyze the effect of magnetic resonance examinations from different institutions, varying protocols, and field strengths. …”
Publicado 2020
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