• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

更正:使用新型逐块U型网络深度架构对脑部磁共振成像进行自动分割

Correction: Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.

作者信息

Lee Bumshik, Yamanakkanavar Nagaraj, Malik Muhammad Ammar, Choi Jae Young

出版信息

PLoS One. 2022 Feb 14;17(2):e0264231. doi: 10.1371/journal.pone.0264231. eCollection 2022.

DOI:10.1371/journal.pone.0264231
PMID:35157733
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8843221/
Abstract

[This corrects the article DOI: 10.1371/journal.pone.0236493.].

摘要

[本文更正了文章的数字对象标识符:10.1371/journal.pone.0236493。]

相似文献

1
Correction: Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.更正:使用新型逐块U型网络深度架构对脑部磁共振成像进行自动分割
PLoS One. 2022 Feb 14;17(2):e0264231. doi: 10.1371/journal.pone.0264231. eCollection 2022.
2
Correction: Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.更正:使用新型逐块U型网络深度架构对脑部磁共振成像进行自动分割
PLoS One. 2021 Jan 22;16(1):e0246105. doi: 10.1371/journal.pone.0246105. eCollection 2021.
3
Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.基于新型补丁式 U 型网络的脑 MRI 自动分割。
PLoS One. 2020 Aug 3;15(8):e0236493. doi: 10.1371/journal.pone.0236493. eCollection 2020.
4
Correction: Novel stochastic framework for automatic segmentation of human thigh MRI volumes and its applications in spinal cord injured individuals.更正:用于自动分割人体大腿MRI体积的新型随机框架及其在脊髓损伤个体中的应用。
PLoS One. 2019 Jul 16;14(7):e0219810. doi: 10.1371/journal.pone.0219810. eCollection 2019.
5
Deep Learning for Carotid Plaque Segmentation using a Dilated U-Net Architecture.使用扩张 U-Net 架构进行颈动脉斑块分割的深度学习。
Ultrason Imaging. 2020 Jul-Sep;42(4-5):221-230. doi: 10.1177/0161734620951216.
6
Second-order ResU-Net for automatic MRI brain tumor segmentation.二阶 ResU-Net 用于自动 MRI 脑肿瘤分割。
Math Biosci Eng. 2021 Jun 7;18(5):4943-4960. doi: 10.3934/mbe.2021251.
7
SDResU-Net: Separable and Dilated Residual U-Net for MRI Brain Tumor Segmentation.SDResU-Net:用于 MRI 脑肿瘤分割的可分离扩张残差 U-Net。
Curr Med Imaging. 2020;16(6):720-728. doi: 10.2174/1573405615666190808105746.
8
Automatic Breast and Fibroglandular Tissue Segmentation in Breast MRI Using Deep Learning by a Fully-Convolutional Residual Neural Network U-Net.基于深度学习的全卷积残差神经网络 U-Net 在乳腺 MRI 中自动分割乳腺和纤维腺体组织。
Acad Radiol. 2019 Nov;26(11):1526-1535. doi: 10.1016/j.acra.2019.01.012. Epub 2019 Jan 31.
9
Comparison of Two-Dimensional- and Three-Dimensional-Based U-Net Architectures for Brain Tissue Classification in One-Dimensional Brain CT.基于二维和三维的U-Net架构在一维脑CT脑组织分类中的比较
Front Comput Neurosci. 2022 Jan 10;15:785244. doi: 10.3389/fncom.2021.785244. eCollection 2021.
10
Comparison of Prostate MRI Lesion Segmentation Agreement Between Multiple Radiologists and a Fully Automatic Deep Learning System.多放射科医生与全自动深度学习系统的前列腺 MRI 病变分割一致性比较。
Rofo. 2021 May;193(5):559-573. doi: 10.1055/a-1290-8070. Epub 2020 Nov 19.

本文引用的文献

1
Correction: Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.更正:使用新型逐块U型网络深度架构对脑部磁共振成像进行自动分割
PLoS One. 2021 Jan 22;16(1):e0246105. doi: 10.1371/journal.pone.0246105. eCollection 2021.
2
Automatic segmentation of brain MRI using a novel patch-wise U-net deep architecture.基于新型补丁式 U 型网络的脑 MRI 自动分割。
PLoS One. 2020 Aug 3;15(8):e0236493. doi: 10.1371/journal.pone.0236493. eCollection 2020.