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Anwendung der Deep-Learning-basierten medizinischen Bildsegmentierung mittels orbitaler Computertomographie
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Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
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Anwendung der Deep-Learning-basierten medizinischen Bildsegmentierung mittels orbitaler Computertomographie

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•

04:48 min

•

November 30, 2022

DOI:

10.3791/64500-v

DOI:
10.3791/64500-v

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04:48 min
November 30, 2022

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1College of Medicine,The Catholic University of Korea, 2Department of Ophthalmology,St. Vincent’s Hospital, 3Yeoncheon Public Medical Center, 4Department of Industrial and Data Engineering,Hongik University, 5Department of Ophthalmology,Uijeongbu St. Mary’s Hospital

Summary

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Ein Objektsegmentierungsprotokoll für orbitale Computertomographie (CT) Bilder wird eingeführt. Die Methoden zur Markierung der Grundwahrheit von Orbitalstrukturen mit Superauflösung, zur Extraktion des interessierenden Volumens aus CT-Bildern und zur Modellierung der Multilabel-Segmentierung mit 2D-sequentiellem U-Net für orbitale CT-Bilder werden für überwachtes Lernen erläutert.

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Deep LearningMedical Image SegmentationOrbital Computed TomographyObject SegmentationEyeballOptic NerveExtraocular MusclesSuperpixelsSmartPencilSmartFillAutoCorrectionSequence U-NetDice ScoreVolume Similarity

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Chung, Y. W., Kang, D. G., Lee, Y. O., Cho, W. Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography. J. Vis. Exp. (189), e64500, doi:10.3791/64500 (2022).

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