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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

DCE-MRI Analysis Using Sparse Adaptive Representations

verfasst von : Gabriele Chiusano, Alessandra Staglianò, Curzio Basso, Alessandro Verri

Erschienen in: Machine Learning in Medical Imaging

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) plays an important role as an imaging method for the diagnosis and evaluation of several diseases. Indeed, clinically relevant, per-voxel quantitative information may be extracted through the analysis of the enhanced MR signal. This paper presents a method for the automated analysis of DCE-MRI data that works by decomposing the enhancement curves as sparse linear combinations of elementary curves learned without supervision from the data. Experimental results show that performances in denoising and unsupervised segmentation improve over parametric methods.

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Metadaten
Titel
DCE-MRI Analysis Using Sparse Adaptive Representations
verfasst von
Gabriele Chiusano
Alessandra Staglianò
Curzio Basso
Alessandro Verri
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning in Medical Imaging

Print ISBN: 978-3-642-24318-9

Electronic ISBN: 978-3-642-24319-6

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24319-6_9