赛义德·艾哈迈德·纳迪姆
人员信息
附属: 美国爱荷华大学
其他同名人员
优化列表
2020年–今天
2023 [注2] 普南·K·萨哈 , 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 亚历杭德罗·科马拉斯 :
人工智能在肺部成像中的应用综述。 WIRE数据。 采矿。 知道。 发现。 13 ( 6 ) ( 2023 ) [第15条] 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
在胸部CT扫描中自动检测肋骨,并评估其在总肺容量(TLC)和残余容积(RV)之间的形态变化。 医学成像:分子、结构和功能成像的生物医学应用 2023 2022 [第14条] Indra Narayan Dutta公司 , 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
基于CT的胸肌分割,使用深度学习和计算指标与年龄和性别的关联。 医学成像:分子、结构和功能成像的生物医学应用 2022 [第13条] 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 亚历杭德罗·科梅拉斯 , 因德拉尼尔·古哈 , 伊丽莎白·雷根 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
基于CT的胸椎分割,使用深度学习和后凸角度计算。 医学成像:分子、结构和功能成像的生物医学应用 2022 2021 [j1] 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 杰西卡·西伦 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 苏里亚·巴特 , 伊戈尔·巴贾克塔雷维奇 , Fereidoun Abtin公司 , 普南·K·萨哈 :
基于CT的基于快速增长传播和深度学习的自动气道分割算法。 IEEE传输。 医学成像 40 ( 1 ) : 405-418 ( 2021 ) [第12条] 因德拉尼尔·古哈 , 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 张晓柳 , 史蒂文·利维 , 詹姆斯·托纳 , 普南·K·萨哈 :
基于低分辨率CT扫描的骨微结构高分辨率重建的无监督GAN-CIRCLE。 医学成像:分子、结构和功能成像的生物医学应用 2021 [第11条] 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
深度学习气道分割算法对盲低剂量CT数据集的通用性。 医学成像:图像处理 2021 2020 [c10] 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 普南·K·萨哈 :
气道Lumen-Area和Wall-Thickness的局部自适应半最大方法及其重复CT扫描再现性。 ISBI公司 2020 : 1883-1886 【c9】 因德拉尼尔·古哈 , 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 陈宇友 , 张晓柳 , 史蒂文·利维 , 格旺(Ge Wang) , 詹姆斯·托纳 , 普南·K·萨哈 :
基于深度学习的低分辨率CT扫描小梁骨微结构的高分辨率重建,使用GAN-CIRCLE。 医学成像:分子、结构和功能成像的生物医学应用 2020 : 113170吨 【c8】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 亚历杭德罗·科马拉斯 , 普南·K·萨哈 :
使用新的两步机器学习和分层特征对人类气道分支进行解剖标记。 医学成像:图像处理 2020 : 1131312
2010 – 2019
2019 【c7】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
使用深度学习、拓扑泄漏检测和分支增强方法的全自动基于CT的气道分割算法。 医学成像:图像处理 2019 : 109490摄氏度 2018 【c6】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
使用拓扑泄漏检测和体积冻结的CT图像自动气道分割算法。 ICPR公司 2018 : 1181-1186 【c5】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 杰瑞德·P·西伦 , 普南·K·萨哈 :
拓扑泄漏检测和冻结增长传播,用于改进基于CT的气道分割。 医学成像:图像处理 2018 : 105741A个 2017 【c4】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
路径梯度-计算两点之间完全强度转换的理论。 CIARP公司 2017 : 399-407 【c3】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
新的路径梯度理论和算法及其在图像分割中的应用。 ICAPR公司 2017 : 1-6 【c2】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 大开镇 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
一种使用多尺度泄漏检测的迭代气道分割方法。 医学成像:图像处理 2017 : 1013308 2016 【c1】 赛义德·艾哈迈德·纳迪姆 , 大开镇 , 埃里克·霍夫曼 , 普南·K·萨哈 :
一种新的基于多尺度泄漏检测的CT图像气道树迭代分割方法。 ACCV研讨会(3) 2016 : 46-60