Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Fardousse, Khalid"'
In this work, CT-xCOV, an explainable framework for COVID-19 diagnosis using Deep Learning (DL) on CT-scans is developed. CT-xCOV adopts an end-to-end approach from lung segmentation to COVID-19 detection and explanations of the detection model's pre
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.14462
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:
Akallouch, Mohammed1 (AUTHOR) mohammed.akallouch@usmba.ac.ma, Akallouch, Oussama1 (AUTHOR), Fardousse, Khalid1 (AUTHOR), Bouhoute, Afaf1 (AUTHOR), Berrada, Ismail2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Information (2078-2489). Aug2022, Vol. 13 Issue 8, p381-N.PAG. 14p.
Autor:
Sefrioui Boujemaa, Kaoutar, Berrada, Ismail, Fardousse, Khalid, Naggar, Othmane, Bourzeix, Francois
Publikováno v:
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems; Jun2022, Vol. 23 Issue 6, p5211-5230, 20p
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.