Automated segmentation and measurement of the female pelvic floor from the mid-sagittal plane of 3D ultrasound volumes.

Szentimrey, Zachary; Ameri, Golafsoun; Hong, Christopher X; Cheung, Rachel Y K; Ukwatta, Eranga; Eltahawi, Ahmed

Szentimrey, Zachary; Ameri, Golafsoun; Hong, Christopher X; Cheung, Rachel Y K; Ukwatta, Eranga; Eltahawi, Ahmed.

Afiliación

Szentimrey Z; School of Engineering, University of Guelph, Guelph, Ontario, Canada.
Ameri G; Cosm Medical, Toronto, Ontario, Canada.
Hong CX; Department of Obstetrics & Gynaecology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.
Cheung RYK; Department of Obstetrics & Gynaecology, Faculty of Medicine, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong.
Ukwatta E; School of Engineering, University of Guelph, Guelph, Ontario, Canada.
Eltahawi A; Cosm Medical, Toronto, Ontario, Canada.

Med Phys ; 50(10): 6215-6227, 2023 Oct.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36964964

Asunto(s)

Trastornos del Suelo Pélvico; Diafragma Pélvico; Humanos; Femenino; Diafragma Pélvico/diagnóstico por imagen; Imagenología Tridimensional/métodos; Reproducibilidad de los Resultados; Algoritmos; Ultrasonografía/métodos

Palabras clave

3D ultrasound; deep learning; female pelvic floor; medical image segmentation; pelvic organ prolapse

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Diafragma Pélvico / Trastornos del Suelo Pélvico Tipo de estudio: Guideline Límite: Female / Humans Idioma: En Revista: Med Phys Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Estados Unidos

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