Segmentation automatique des métastases hépatiques en imagerie TEP/TDM basée sur l’apprentissage profond dans le cadre du cancer du sein métastatique - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Segmentation automatique des métastases hépatiques en imagerie TEP/TDM basée sur l’apprentissage profond dans le cadre du cancer du sein métastatique

Gianmarco Santini
  • Fonction : Auteur
Keosys
Constance Fourcade
Signal, IMage et Son
Keosys
Caroline Rousseau
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 938699
Centre de Recherche en Cancérologie Nantes-Angers
Ludovic Ferrer
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 938700
Centre de Recherche en Cancérologie Nantes-Angers
Mario Campone
Centre de Recherche en Cancérologie Nantes-Angers
Mathilde Colombié
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1033332
Centre de Recherche en Cancérologie Nantes-Angers
Mathieu Rubeaux
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 912180
Keosys

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI] Imagerie médicale

Constance Fourcade  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-02591337

Soumis le : vendredi 15 mai 2020-15:01:59

Dernière modification le : mardi 27 août 2024-12:51:54

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Dates et versions

hal-02591337 , version 1 (15-05-2020)

Identifiants

Citer

Gianmarco Santini, Constance Fourcade, Caroline Rousseau, Ludovic Ferrer, Mario Campone, et al.. Segmentation automatique des métastases hépatiques en imagerie TEP/TDM basée sur l’apprentissage profond dans le cadre du cancer du sein métastatique. Journées Francophones de Médecine Nucléaire, Mar 2020, Paris, France. ⟨10.1016/j.mednuc.2020.01.085⟩. ⟨hal-02591337⟩

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