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2025 article

Robust Brain Extraction Tool for Nonenhanced CT and CT Angiography: CTA-BET

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4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

CTA-BET, a deep learning–based brain extraction model, achieved accurate and robust performance on CT angiography and non–contrast-enhanced CT datasets and significantly outperformed existing noncommercial tools, with potential applicability to diverse clinical and research settings.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Robust Brain Extraction Tool for Nonenhanced CT and CT Angiography: CTA-BET
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Radiological Society of North America (RSNA)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Brain Tumor Detection and ClassificationMedical Image Segmentation TechniquesAdvanced Neural Network Applications

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