Zobrazeno 1 - 10
of 24
pro vyhledávání: '"Bargsten L"'
Publikováno v:
Current Directions in Biomedical Engineering, Vol 7, Iss 1, Pp 21-25 (2021)
The distinction between malignant and benign tumors is essential to the treatment of cancer. The tissue's elasticity can be used as an indicator for the required tissue characterization. Optical coherence elastography (OCE) probes have been proposed
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8eee78f99af549ad9ec3b1ef3764ea00
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bargsten Lennart, Klisch Daniel, Riedl Katharina A., Wissel Tobias, Brunner Fabian J., Schaefers Klaus, Grass Michael, Blankenberg Stefan, Seiffert Moritz, Schlaefer Alexander
Publikováno v:
Current Directions in Biomedical Engineering, Vol 7, Iss 1, Pp 106-110 (2021)
Algorithms for automated analysis of intravascular ultrasound (IVUS) images can be disturbed by guidewires, which are often encountered when treating bifurcations in percutaneous coronary interventions. Detecting guidewires in advance can therefore h
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/78e2be9474ba470e820e5328db683305
Autor:
Bargsten Lennart, Riedl Katharina A., Wissel Tobias, Brunner Fabian J., Schaefers Klaus, Grass Michael, Blankenberg Stefan, Seiffert Moritz, Schlaefer Alexander
Publikováno v:
Current Directions in Biomedical Engineering, Vol 7, Iss 1, Pp 96-100 (2021)
Knowing the shape of vascular calcifications is crucial for appropriate planning and conductance of percutaneous coronary interventions. The clinical workflow can therefore benefit from automatic segmentation of calcified plaques in intravascular ult
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/de59b24cd3524e2994684ae7d09b53ef
Publikováno v:
Current Directions in Biomedical Engineering, Vol 6, Iss 1, Pp 60-88 (2020)
Deep learning methods produce promising results when applied to a wide range of medical imaging tasks, including segmentation of artery lumen in computed tomography angiography (CTA) data. However, to perform sufficiently, neural networks have to be
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/80756d4eee4541b6903c3a90f8e3ce41
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.