Zobrazeno 1 - 10
of 786
pro vyhledávání: '"Biberthaler, Peter"'
Autor:
Jiménez-Sánchez, Amelia, Mateus, Diana, Kirchhoff, Sonja, Kirchhoff, Chlodwig, Biberthaler, Peter, Navab, Nassir, Ballester, Miguel A. González, Piella, Gemma
An adequate classification of proximal femur fractures from X-ray images is crucial for the treatment choice and the patients' clinical outcome. We rely on the commonly used AO system, which describes a hierarchical knowledge tree classifying the ima
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.16102
Autor:
Jiménez-Sánchez, Amelia, Mateus, Diana, Kirchhoff, Sonja, Kirchhoff, Chlodwig, Biberthaler, Peter, Navab, Nassir, Ballester, Miguel A. González, Piella, Gemma
Current deep-learning based methods do not easily integrate to clinical protocols, neither take full advantage of medical knowledge. In this work, we propose and compare several strategies relying on curriculum learning, to support the classification
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2004.00482
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jiménez-Sánchez, Amelia, Kazi, Anees, Albarqouni, Shadi, Kirchhoff, Chlodwig, Biberthaler, Peter, Navab, Nassir, Kirchhoff, Sonja, Mateus, Diana
We demonstrate the feasibility of a fully automatic computer-aided diagnosis (CAD) tool, based on deep learning, that localizes and classifies proximal femur fractures on X-ray images according to the AO classification. The proposed framework aims to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.01338
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jiménez-Sánchez, Amelia, Kazi, Anees, Albarqouni, Shadi, Kirchhoff, Sonja, Sträter, Alexandra, Biberthaler, Peter, Mateus, Diana, Navab, Nassir
In this paper, we target the problem of fracture classification from clinical X-Ray images towards an automated Computer Aided Diagnosis (CAD) system. Although primarily dealing with an image classification problem, we argue that localizing the fract
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.10692
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.