VSE knjižnice (vzajemna bibliografsko-kataložna baza podatkov COBIB.SI)
-
Deep learning-based landmark localization in 3D CT images of the heart [Elektronski vir] : method and dataset comparisonŠkrlj, Luka, 1999- ; Jelenc, Matija, 1978- ; Vrtovec, TomažAortic valve morphometry plays a crucial role in understanding and diagnosing cardiovascular diseases. Precise localization of landmarks in three-dimensional (3D) computed tomography (CT) images of ... the heart, particularly landmarks on the aortic valve, enables accurate assessment of valve structure and dimensions. Such information is vital for planning surgical interventions, evaluating valve function, and monitoring disease progression. Reliable landmark localization methods aid clinicians in making informed decisions, leading to improved patient outcomes and enhanced overall cardiovascular healthcare. In this study, we present a comprehensive comparison of two landmark localization methods, i.e. the spatial configuration network (SCN) and communicative multi-agent reinforcement learning (C-MARL), for detecting six distinctive landmarks on the aortic cusps from 160 3D CT images of healthy and pathological subjects. Both methods were individually trained on images from 80 healthy subjects, and their robustness to new, unseen pathological images was assessed by evaluating the trained models on 40 images from healthy and 40 images from pathological subjects. SCN exhibited superior performance in accurately localizing landmarks in healthy subjects (mean distance ± standard deviation against reference landmarks of 1.14±0.78 mm), showcasing its proficiency in normal anatomy scenarios. On the other hand, C-MARL demonstrated remarkable adaptability to the complexity of pathology, yielding better results for pathological subjects (2.66±3.99 mm). Both methods offer valuable insights for biomedical imaging applications.Vir: Medical imaging 2024 [Elektronski vir] : Image Processing : 18-23 February 2024 San Diego, California, United States (Str. 1-7)Vrsta gradiva - prispevek na konferenciLeto - 2024Jezik - angleškiCOBISS.SI-ID - 192626179
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Škrlj, Luka, 1999- | ![]() |
Jelenc, Matija, 1978- | 26486 |
Vrtovec, Tomaž | 23404 |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema: