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Automated detection and segmentation of intracranial hemorrhage suspect hyperdensities in non-contrast-enhanced CT scans of acute stroke patients

Artificial intelligence (AI)-based image analysis is increasingly applied in the acute stroke field. Its implementation for the detection and quantification of hemorrhage suspect hyperdensities in non-contrast-enhanced head CT (NCCT) scans may facilitate clinical decision-making and accelerate strok...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Schmitt, Niclas (VerfasserIn) , Mokli, Yahia (VerfasserIn) , Weyland, Charlotte S. (VerfasserIn) , Gerry, S. (VerfasserIn) , Herweh, Christian (VerfasserIn) , Ringleb, Peter A. (VerfasserIn) , Nagel, Simon (VerfasserIn)
Dokumenttyp: Article (Journal)
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: 2022
In: European radiology
Year: 2022, Jahrgang: 32, Heft: 4, Pages: 2246-2254
ISSN:1432-1084
DOI:10.1007/s00330-021-08352-4
Online-Zugang:Verlag, kostenfrei, Volltext: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08352-4
Verlag, kostenfrei, Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-021-08352-4
Volltext
Verfasserangaben:N. Schmitt, Y. Mokli, C.S. Weyland, S. Gerry, C. Herweh, P.A. Ringleb, S. Nagel
Beschreibung
Zusammenfassung:Artificial intelligence (AI)-based image analysis is increasingly applied in the acute stroke field. Its implementation for the detection and quantification of hemorrhage suspect hyperdensities in non-contrast-enhanced head CT (NCCT) scans may facilitate clinical decision-making and accelerate stroke management.
Beschreibung:Online veröffentlicht am 13. November 2021
Gesehen am 14.12.2022
Beschreibung:Online Resource
ISSN:1432-1084
DOI:10.1007/s00330-021-08352-4

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