Convolutional Neural Network for the Detection of End-Diastole and End-Systole Frames in Free-Breathing Cardiac Magnetic Resonance Imaging
المؤلفون المشاركون
Yang, Fan
Xie, Hong
He, Yan
Hussain, Mubashir
Lei, Pinggui
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Free-breathing cardiac magnetic resonance (CMR) imaging has short examination time with high reproducibility.
Detection of the end-diastole and the end-systole frames of the free-breathing cardiac magnetic resonance, supplemented by visual identification, is time consuming and laborious.
We propose a novel method for automatic identification of both the end-diastole and the end-systole frames, in the free-breathing CMR imaging.
The proposed technique utilizes the convolutional neural network to locate the left ventricle and to obtain the end-diastole and the end-systole frames from the respiratory motion signal.
The proposed procedure works successfully on our free-breathing CMR data, and the results demonstrate a high degree of accuracy and stability.
Convolutional neural network improves the postprocessing efficiency greatly and facilitates the clinical application of the free-breathing CMR imaging.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Fan& He, Yan& Hussain, Mubashir& Xie, Hong& Lei, Pinggui. 2017. Convolutional Neural Network for the Detection of End-Diastole and End-Systole Frames in Free-Breathing Cardiac Magnetic Resonance Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141953
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Fan…[et al.]. Convolutional Neural Network for the Detection of End-Diastole and End-Systole Frames in Free-Breathing Cardiac Magnetic Resonance Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141953
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Fan& He, Yan& Hussain, Mubashir& Xie, Hong& Lei, Pinggui. Convolutional Neural Network for the Detection of End-Diastole and End-Systole Frames in Free-Breathing Cardiac Magnetic Resonance Imaging. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141953
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141953
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر