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A Deep Learning Framework to classify Breast Density with Noisy Labels Regularization

López-Almazán, Héctor; Perez-Benito, Francisco Javier; Larroza, Andrés; Perez-Cortes, Juan-Carlos; Pollán, Marina; Perez-Gomez, Beatriz; Salas-Trejo, Dolores; Casals, María; Llobet Azpitarte, Rafael (Elsevier, 2022-06-01)

[EN] Background and Objective: Breast density assessed from digital mammograms is a biomarker for higher risk of developing breast cancer. Experienced radiologists assess breast density using the Breast Image and Data ...
Cuantificación de tractos en rata para el estudio del efecto del alcohol en el cerebro mediante el análisis de imagen de difusión por resonancia magnética

Torrecillas Carrasco, Amelia (Universitat Politècnica de València, 2015-10-30)

La tractografía es la única técnica no invasiva de disección in vivo de las fibras de la sustancia blanca que permiten la unión de las diversas partes del cerebro. Para el análisis cuantitativo de los distintos fascículos ...
Deep learning for MRI-based CT synthesis: a comparison of MRI sequences and neural network architectures

Larroza, Andrés; Moliner, Laura; Álvarez-Gómez, Juan Manuel; Oliver-Gil, Sandra; Espinós-Morató, Héctor; Vergara-Díaz, Marina; Rodríguez-Álvarez, María J. (IEEE, 2019-11-02)

[EN] Synthetic computed tomography (CT) images derived from magnetic resonance images (MRI) are of interest for radiotherapy planning and positron emission tomography (PET) attenuation correction. In recent years, deep ...

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