Synchrotron-basiertes Deep Learning für die intracochleare Segmentierung von klinischen Scans mit internationaler Validierung

Synchrotron-based deep learning for intracochlear segmentation of clinical scans with international validation

Die klinische Bildgebung wird routinemäßig präoperativ für die Cochlea-Implantation eingesetzt, jedoch fehlt die Auflösung und der Kontrast, die notwendig sind, um die für eine individualisierte Intervention kritischen feinen intracochlearen Strukturen zu visualisieren. Um dieser Einschränkung zu begegnen, wurde ein Ensemble-Deep-Learning-Modell entwickelt, um die Cochlea-Mikroanatomie automatisch von klinischen Standardscans zu segmentieren.

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Originalbeitrag in englischer Sprache