Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Medical image segmentation using deep semantic-based methods: A review of techniques, applications and emerging trends
2022·275 Zitationen·Information Fusion
Volltext beim Verlag öffnen275
Zitationen
8
Autoren
2022
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
New response evaluation criteria in solid tumours: Revised RECIST guideline (version 1.1)
2008 · 29.135 Zit.
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.863 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.855 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.132 Zit.
Autoren
Institutionen
- Ministry of Industry and Information Technology(CN)
- National University of Sciences and Technology(PK)
- Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(CN)
- Imam Mohammad ibn Saud Islamic University(SA)
- Gdańsk University of Technology(PL)
- Balochistan University of Information Technology, Engineering and Management Sciences(PK)
Themen
Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingAI in cancer detectionRetinal Imaging and Analysis