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Aplicação da Segmentação de Imagem Médica Baseada em Deep Learning via Tomografia Computadorizada Orbital
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Chapters
- 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
Um protocolo de segmentação de objetos para imagens de tomografia computadorizada (TC) orbital é introduzido. Os métodos de rotular a verdade do solo de estruturas orbitais usando super-resolução, extraindo o volume de interesse de imagens de TC e modelando segmentação multi-label usando U-Net sequencial 2D para imagens de TC orbitais são explicados para aprendizado supervisionado.
