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Accès ouvert déclaré 2026 article

The Ischemic Stroke Lesion Segmentation Challenge (ISLES)’24 Dataset: A Multimodal Stroke Imaging Dataset with Hyperacute CT, Acute Postinterventional MRI, and 3-month Clinical Outcomes

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Le résumé fourni par la source

A multicenter longitudinal stroke dataset with hyperacute CT, acute MRI 2–9 days after reperfusion, and 3-month clinical outcomes is presented to support machine learning models for lesion identification and outcome prediction.

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
The Ischemic Stroke Lesion Segmentation Challenge (ISLES)’24 Dataset: A Multimodal Stroke Imaging Dataset with Hyperacute CT, Acute Postinterventional MRI, and 3-month Clinical Outcomes
Date Crossref
01/05/2026
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

Acute Ischemic Stroke ManagementGenerative Adversarial Networks and Image SynthesisArtificial Intelligence in Healthcare and Education

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