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Carotid ultrasound image analysis using artificial neural networks

Título
Carotid ultrasound image analysis using artificial neural networks
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2019
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia ; Ciências Físicas > Matemática ; Ciências da Saúde
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias ; Ciências exactas e naturais > Matemática ; Ciências médicas e da saúde
Outras Informações
Resumo (PT):
Abstract (EN): This paper aims at developing an ultrasound-based diagnostic measure quantifying plaque activity and the likelihood of asymptomatic lesions to produce neurological symptoms. Based on echogenicity the methodology has been successfully applied on longitudinal ultrasound images of the carotid artery bifurcation. Transverse ultrasound images incorporate noise, artifacts, shadowing and reverberation. Nevertheless, transverse images are a resource not yet fully explored. The comparison of sequential transverse images minimizes the intrinsic scale variability between operators and ultrasound devices. Based on pixel level tissue classification, the use of an artificial neural network analysis appled to transverse images allows identifying vulnerable or unstable echolucent plaques.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Notas: Proceedings of the 8th International Conference on Mechanics and Materials Design, M2D2019, Bologna, 4-6 setembro 2019, paper ref: 109, pp.231-234, Ed. J.F. Silva Gomes Shaker A. Meguid e Dario Croccolo, Società Editrice Esculapio s.r.l.
Nº de páginas: 4
Documentos
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