Eugene Vorontsov, Milena Cerny, Philippe Régnier, Lisa Di Jorio, Christopher J. Pal
, Réal Lapointe, Franck Vandenbroucke-Menu, Simon Turcotte, Samuel Kadoury et An Tang
Article de revue (2019)
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| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/43359/ |
| Titre de la revue: | Radiology: Artificial Intelligence (vol. 1, no 2) |
| DOI: | 10.1148/ryai.2019180014 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1148/ryai.2019180014 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:02 |
| Dernière modification: | 08 avr. 2025 07:08 |
| Citer en APA 7: | Vorontsov, E., Cerny, M., Régnier, P., Di Jorio, L., Pal, C. J., Lapointe, R., Vandenbroucke-Menu, F., Turcotte, S., Kadoury, S., & Tang, A. (2019). Deep learning for automated segmentation of liver lesions at cCT in patients with colorectal cancer liver metastases. Radiology: Artificial Intelligence, 1(2), 180014. https://doi.org/10.1148/ryai.2019180014 |
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