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作者
Derek Y. Chan,D. Cody Morris,Spencer R. Moavenzadeh,Theresa Lye,Thomas J. Polascik,Mark L. Palmeri,Jonathan Mamou,Kathryn R. Nightingale
标识
DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.07.012
摘要
A deep neural network (DNN) was trained to generate a multiparametric ultrasound (mpUS) volume from four input ultrasound-based modalities (acoustic radiation force impulse [ARFI] imaging, shear wave elasticity imaging [SWEI], quantitative ultrasound-midband fit [QUS-MF], and B-mode) for the detection of prostate cancer.
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