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  3. Effectiveness of a state-of-the art neural network for liver parenchyma, portal and hepatic vein segmentation based on a standard non-contrast T1-vibe Dixon sequence
 

Effectiveness of a state-of-the art neural network for liver parenchyma, portal and hepatic vein segmentation based on a standard non-contrast T1-vibe Dixon sequence

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Official URL
https://congress.sgr-ssr.ch/
Date of Publication
2022-06
Publication Type
Conference Item
Subject(s)
600 Technology > 610 Medicine & health
Language(s)
en
Contributor(s)
Zbinden, Lukasorcid-logo
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Catucci, D
Suter, Y
Berzigotti, Annalisaorcid-logo
Universitätsklinik für Viszerale Chirurgie und Medizin, Hepatologie
Ebner, Lukas
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Christe, Andreas
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Obmann, Verena Carola
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Sznitman, Raphaelorcid-logo
ARTORG Center - Artificial Intelligence in Medical Image Computing
Huber, Adrian Thomas
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Additional Credits
ARTORG Center - Artificial Intelligence in Medical Image Computing
Universitätsinstitut für Diagnostische, Interventionelle und Pädiatrische Radiologie
Universitätsklinik für Viszerale Chirurgie und Medizin, Hepatologie
Title of Event
SCR'22
Access(Rights)
metadata.only
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Build: dd892c [ 9.04. 8:30]
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