Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Ivory, Marina"'
Autor:
Dorent, Reuben, Kujawa, Aaron, Ivory, Marina, Bakas, Spyridon, Rieke, Nicola, Joutard, Samuel, Glocker, Ben, Cardoso, Jorge, Modat, Marc, Batmanghelich, Kayhan, Belkov, Arseniy, Calisto, Maria Baldeon, Choi, Jae Won, Dawant, Benoit M., Dong, Hexin, Escalera, Sergio, Fan, Yubo, Hansen, Lasse, Heinrich, Mattias P., Joshi, Smriti, Kashtanova, Victoriya, Kim, Hyeon Gyu, Kondo, Satoshi, Kruse, Christian N., Lai-Yuen, Susana K., Li, Hao, Liu, Han, Ly, Buntheng, Oguz, Ipek, Shin, Hyungseob, Shirokikh, Boris, Su, Zixian, Wang, Guotai, Wu, Jianghao, Xu, Yanwu, Yao, Kai, Zhang, Li, Ourselin, Sebastien, Shapey, Jonathan, Vercauteren, Tom
Domain Adaptation (DA) has recently raised strong interests in the medical imaging community. While a large variety of DA techniques has been proposed for image segmentation, most of these techniques have been validated either on private datasets or
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.02831
Autor:
Dorent, Reuben, Kujawa, Aaron, Ivory, Marina, Bakas, Spyridon, Rieke, Nicola, Joutard, Samuel, Glocker, Ben, Cardoso, Jorge, Modat, Marc, Batmanghelich, Kayhan, Belkov, Arseniy, Calisto, Maria Baldeon, Choi, Jae Won, Dawant, Benoit M., Dong, Hexin, Escalera, Sergio, Fan, Yubo, Hansen, Lasse, Heinrich, Mattias P., Joshi, Smriti, Kashtanova, Victoriya, Kim, Hyeon Gyu, Kondo, Satoshi, Kruse, Christian N., Lai-Yuen, Susana K., Li, Hao, Liu, Han, Ly, Buntheng, Oguz, Ipek, Shin, Hyungseob, Shirokikh, Boris, Su, Zixian, Wang, Guotai, Wu, Jianghao, Xu, Yanwu, Yao, Kai, Zhang, Li, Ourselin, Sébastien, Shapey, Jonathan, Vercauteren, Tom
Publikováno v:
In Medical Image Analysis January 2023 83
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ivory, Marina
Purpose Methods and materials Results Conclusion Personal information and conflict of interest References
Purpose: This retrospective study presents the first deep learning model for automatic segmentation of the Neurofibromatosis Type II-associ
Purpose: This retrospective study presents the first deep learning model for automatic segmentation of the Neurofibromatosis Type II-associ
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::9218ec093ea4492623a235b735908bd2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.