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CondenseUNet: A memory-efficient condensely-connected architecture for bi-ventricular blood pool and myocardium segmentation.

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第一作者： S M Kamrul,Hasan
第一单位： Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, NY, USA.
作者： S M Kamrul,Hasan [1] ; Cristian A,Linte [2]
作者单位： Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, NY, USA. [1] Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, NY, USA.;Biomedical Engineering, Rochester Institute of Technology, NY, USA. [2]
关键词 Cine MR imagecardiac imagingdeep learningimage segmentationlearned group convolutionmyocardiumventricle blood-poolweight pruning
DOI 10.1117/12.2550640
PMID 32699461
发布时间 2020-09-28
基金项目
R35 GM128877/GM/NIGMS NIH HHS/United States
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Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering

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2020年11315卷

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