J 2023

Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model

ZHU, K., F. BALA, J. ZHANG, F. BENALI, Petra CIMFLOVÁ et. al.

Základní údaje

Originální název

Automated Segmentation of Intracranial Thrombus on NCCT and CTA in Patients with Acute Ischemic Stroke Using a Coarse-to-Fine Deep Learning Model

Autoři

ZHU, K., F. BALA, J. ZHANG, F. BENALI, Petra CIMFLOVÁ (203 Česká republika, domácí), B. J. KIM, R. MCDONOUGH, N. SINGH, M. D. HILL, M. GOYAL, A. DEMCHUK, B. K. MENON a W. QIU (garant)

Vydání

American Journal of Neuroradiology, Denville, American Society of Neuroradiology, 2023, 0195-6108

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30224 Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 3.500 v roce 2022

Kód RIV

RIV/00216224:14110/23:00133284

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

UT WoS

000992249000001

Klíčová slova anglicky

Intracranial Thrombus; Automated Segmentation; NCCT; CTA; Acute Ischemic Strok

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 29. 1. 2024 12:10, Mgr. Tereza Miškechová

Anotace

V originále

BACKGROUND AND PURPOSE: Identifying the presence and extent of intracranial thrombi is crucial in selecting patients with acute ischemic stroke for treatment. This article aims to develop an automated approach to quantify thrombus on NCCT and CTA in patients with stroke.