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Improvement in Disease Diagnosis in Computed Tomography Images by Correlating Organ Volumes with Disease Occurrences in Humans

  • In this paper, we investigate the influence of different disease groups on the size of different 1 anatomical structures. To this end, we first modify and improve an existing anatomical segmentation 2 model. Then, we use this model to segment 104 anatomical structures from computed tomography 3 (CT) scans and compute their volumes from the segmentation. After correlating the results with each 4 other, we find no new significant correlations. After correlating the volume data with known diseases 5 for each case, we find two weak correlations, one of which has not been described before and for 6 which we present a possible explanation.

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Metadaten
Verfasserangaben:Timo van Meegdenburg, Jens Kleesiek, Jan Egger, Sören Perrey
DOI:https://doi.org/10.3390/biomedinformatics3030036
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):BioMedInformatics
Herausgeber:Alexandre G. De Brevern
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):19.12.2023
Datum der Erstveröffentlichung:05.07.2023
Veröffentlichende Institution:Westfälische Hochschule Gelsenkirchen Bocholt Recklinghausen
Datum der Freischaltung:26.01.2024
Freies Schlagwort / Tag:Segmentation; Correlation; Diseases; Convolutional Neural Networks
Jahrgang:2023
Ausgabe / Heft:3/3
Erste Seite:1
Letzte Seite:18
Fachbereiche / Institute:Institute
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung - Nicht kommerziell

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