Zobrazeno 1 - 10
of 68
pro vyhledávání: '"Dhindsa, Kiret"'
Medical image segmentation is routinely performed to isolate regions of interest, such as organs and lesions. Currently, deep learning is the state of the art for automatic segmentation, but is usually limited by the need for supervised training with
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.02690
We develop and approach to unsupervised semantic medical image segmentation that extends previous work with generative adversarial networks. We use existing edge detection methods to construct simple edge diagrams, train a generative model to convert
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.05140
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.
Filter-Bank Artifact Rejection: High performance real-time single-channel artifact detection for EEG
Autor:
Dhindsa, Kiret
Publikováno v:
In Biomedical Signal Processing and Control September 2017 38:224-235
Simultaneously acquired EEG from 15 participants during live lectures and probed attention states.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::027b1ab357948cc966b0a3c37d17ac7c
Simultaneously acquired EEG from 15 participants during live lectures and probed attention states.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::3a2ad241aac5bca20efdbd9aa173938c
Autor:
Shaw, Saurabh Bhaskar1 (AUTHOR) shaws5@mcmaster.ca, Dhindsa, Kiret2 (AUTHOR) dhindsj@mcmaster.ca, Reilly, James P.3 (AUTHOR) reilly@mail.ece.mcmaster.ca, Becker, Suzanna4 (AUTHOR) becker@mcmaster.ca
Publikováno v:
Neural Computation. Nov2019, Vol. 31 Issue 11, p2177-2211. 35p. 3 Color Photographs, 1 Diagram, 4 Charts, 8 Graphs.
Autor:
Triebkorn, Paul, Stefanovski, Leon, Dhindsa, Kiret, Diaz-Cortes, Margarita-Arimatea, Bey, Patrik, Bülau, Konstantin, Pai, Roopa, Spiegler, Andreas, Solodkin, Ana, Jirsa, Viktor, McInthosh, Anthony Randal, Ritter, Petra
Introduction Computational brain network modeling using The Virtual Brain (TVB) simulation platform acts synergistically with machine learning (ML) and multi-modal neuroimaging to reveal mechanisms and improve diagnostics in Alzheimer's disease (AD).
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2659::122dfbcd7ed76b17f85f528ba4bc9525
https://zenodo.org/record/8124256
https://zenodo.org/record/8124256
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.