Robust regression of brain maturation from 3D fetal neurosonography using CRNs
We propose a fully three-dimensional Convolutional Regression Network (CRN) for the task of predicting fetal brain maturation from 3D ultrasound (US) data. Anatomical development is modelled as the sonographic patterns visible in the brain at a given gestational age, which are aggregated by the mode...
Автори: | Namburete, A, Xie, W, Noble, J |
---|---|
Формат: | Conference item |
Опубліковано: |
Springer, Cham
2017
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
BEAN: brain extraction and alignment network for 3D fetal neurosonography
за авторством: Moser, F, та інші
Опубліковано: (2022) -
BEAN: Brain Extraction and Alignment Network for 3D Fetal Neurosonography
за авторством: Felipe Moser, та інші
Опубліковано: (2022-09-01) -
VP-Nets : Efficient automatic localization of key brain structures in 3D fetal neurosonography
за авторством: Huang, R, та інші
Опубліковано: (2018) -
Registration of 3D fetal neurosonography and MRI.
за авторством: Kuklisova-Murgasova, M, та інші
Опубліковано: (2013) -
Plane Localization in 3-D Fetal Neurosonography for Longitudinal Analysis of the Developing Brain
за авторством: Yaqub, M, та інші
Опубліковано: (2015)