Type B Aortic Dissection CTA Collection with True and False Lumen Expert Annotations for the Development of AI-based Algorithms
Rattachement africain : at, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Aortic dissections (ADs) are serious conditions of the main artery of the human body, where a tear in the inner layer of the aortic wall leads to the formation of a new blood flow channel, named false lumen. ADs affecting the aorta distally to the left subclavian artery are classified as a Stanford type B aortic dissection (type B AD). This is linked to substantial morbidity and mortality, however, the course of the disease for the individual case is often unpredictable. Computed tomography angiography (CTA) is the gold standard for the diagnosis of type B AD. To advance the tools available for the analysis of CTA scans, we provide a CTA collection of 40 type B AD cases from clinical routine with corresponding expert segmentations of the true and false lumina. Segmented CTA scans might aid clinicians in decision making, especially if it is possible to fully automate the process. Therefore, the data collection is meant to be used to develop, train and test algorithms.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Type B Aortic Dissection CTA Collection with True and False Lumen Expert Annotations for the Development of AI-based Algorithms
- Date Crossref
- 06/06/2024
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Medical University of Graz Department of Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Graz University of Technology Institute of Computer Graphics and Vision (ICG) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Essen University Hospital Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM) pays non établi dans la noticeOrganisme public
Department of Surgery — Medical University of Graz, Institute of Computer Graphics and Vision (ICG) — Graz University of Technology et Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM) — Essen University Hospital.
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