Detection and severity quantification of pulmonary embolism with 3D CT data using an automated deep learning-based artificial solution - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Diagnostic and Interventional Imaging Année : 2023

Detection and severity quantification of pulmonary embolism with 3D CT data using an automated deep learning-based artificial solution

Aissam Djahnine
Carole Lazarus
  • Fonction : Auteur
Mathieu Lederlin
Sébastien Mulé
Rafael Wiemker
Salim Si-Mohamed
  • Fonction : Auteur
Emilien Jupin-Delevaux
Olivier Nempont
  • Fonction : Auteur
Youssef Skandarani
  • Fonction : Auteur
Mathieu de Craene
  • Fonction : Auteur
Segbedji Goubalan
  • Fonction : Auteur
Caroline Raynaud
  • Fonction : Auteur
Amira Ben Afia
  • Fonction : Auteur
Clement Fabre
  • Fonction : Auteur
Gilbert Ferretti
  • Fonction : Auteur
Constance de Margerie
Pierre Berge
Renan Liberge
Nicolas Elbaz
  • Fonction : Auteur
Maxime Blain
Pierre-Yves Brillet
Guillaume Chassagnon
  • Fonction : Auteur
Farah Cadour
  • Fonction : Auteur
Caroline Caramella
  • Fonction : Auteur
Mostafa El Hajjam
  • Fonction : Auteur
Samia Boussouar
  • Fonction : Auteur
Joya Hadchiti
Xavier Fablet
  • Fonction : Auteur
Antoine Khalil
  • Fonction : Auteur
Hugues Talbot
Alain Luciani
Nathalie Lassau
  • Fonction : Auteur
Loic Boussel

Résumé

The purpose of this study was to propose a deep learning-based approach to detect pulmonary embolism and quantify its severity using the Qanadli score and the right-to-left ventricle diameter (RV/LV) ratio on three-dimensional (3D) computed tomography pulmonary angiography (CTPA) examinations with limited annotations.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04396326 , version 1 (15-01-2024)

Identifiants

Citer

Aissam Djahnine, Carole Lazarus, Mathieu Lederlin, Sébastien Mulé, Rafael Wiemker, et al.. Detection and severity quantification of pulmonary embolism with 3D CT data using an automated deep learning-based artificial solution. Diagnostic and Interventional Imaging, In press, ⟨10.1016/j.diii.2023.09.006⟩. ⟨hal-04396326⟩
72 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

More