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

• Verfasst von: Schmitt, Niclas [VerfasserIn]
• Verfasst von: Mokli, Yahia [VerfasserIn]
• Verfasst von: Weyland, Charlotte S. [VerfasserIn]
• Verfasst von: Gerry, S. [VerfasserIn]
• Verfasst von: Herweh, Christian [VerfasserIn]
• Verfasst von: Ringleb, Peter A. [VerfasserIn]
• Verfasst von: Nagel, Simon [VerfasserIn]
• Titel: Automated detection and segmentation of intracranial hemorrhage suspect hyperdensities in non-contrast-enhanced CT scans of acute stroke patients
• Verf.angabe: N. Schmitt, Y. Mokli, C.S. Weyland, S. Gerry, C. Herweh, P.A. Ringleb, S. Nagel
• Jahr: 2022
• Umfang: 9 S.
• Fussnoten: Online veröffentlicht am 13. November 2021 ; Gesehen am 14.12.2022
• Titel Quelle: Enthalten in: European radiology
• Ort Quelle: Berlin : Springer, 1991
• Jahr Quelle: 2022
• Band/Heft Quelle: 32(2022), 4, Seite 2246-2254
• ISSN Quelle: 1432-1084
• ISSN Quelle: 1613-3757
• DOI: doi:10.1007/s00330-021-08352-4
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: eng
• Sach-SW: Acute stroke
• Sach-SW: Artificial intelligence
• Sach-SW: Blood
• Sach-SW: CT
• Sach-SW: Hyperdense volume
• K10plus-PPN: 1827030321
• K10plus-PPN:
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Abstract

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.