D. B. McCoy, S. M. Dupont, C. Gros, Julien Cohen-Adad
, R. J. Huie, A. Ferguson, X. Duong-Fernandez, L. H. Thomas, V. Singh, J. Narvid, L. Pascual, N. Kyritsis, M. S. Beattie, J. C. Bresnahan, S. Dhall, W. Whetstone, J. F. Talbott et Track-Sci Investigators
Article de revue (2019)
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| Département: | Département de génie électrique |
|---|---|
| Centre de recherche: | NeuroPoly - Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/42901/ |
| Titre de la revue: | American Journal of Neuroradiology (vol. 40, no 4) |
| DOI: | 10.3174/ajnr.a6020 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.3174/ajnr.a6020 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:02 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:29 |
| Citer en APA 7: | McCoy, D. B., Dupont, S. M., Gros, C., Cohen-Adad, J., Huie, R. J., Ferguson, A., Duong-Fernandez, X., Thomas, L. H., Singh, V., Narvid, J., Pascual, L., Kyritsis, N., Beattie, M. S., Bresnahan, J. C., Dhall, S., Whetstone, W., Talbott, J. F., & Investigators, T.-S. (2019). Convolutional Neural Network-Based Automated Segmentation of the Spinal Cord and Contusion Injury: Deep Learning Biomarker Correlates of Motor Impairment in Acute Spinal Cord Injury. American Journal of Neuroradiology, 40(4), 737-744. https://doi.org/10.3174/ajnr.a6020 |
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