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pro vyhledávání: '"Neuronales Faltungsnetzwerk"'
Autor:
Goodarzi, Samereh
Eine der beliebtesten nicht-invasiven Bildgebungsmethoden zur Erkennung von Hirntumoren ist die Magnetresonanztomographie (MRI). Die manuelle Klassifizierung von normalen und tumorhaltigen MRI-Aufnahmen des Gehirns ist sehr zeit- und ressourcenaufwä
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_____10650::9b001dbf2f90e740598142706619b035
Publikováno v:
Business Wire (German). 11/12/2024.
Autor:
Pashazadeh, Ali, Hoeschen, Christoph
Publikováno v:
Die Radiologie; Jul2023, Vol. 63 Issue 7, p530-538, 9p
Autor:
Leyh, Judith
Nach Angaben der WHO hat sich die Prävalenz von Adipositas seit 1975 nahezu verdreifacht, wofür neben der genetischen Disposition Sozial- und Umweltfaktoren wie die Kombination aus gesteigerter Fettaufnahme über die Nahrung sowie eine Abnahme der
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https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A86692
https://ul.qucosa.de/api/qucosa%3A86692/attachment/ATT-0/
https://ul.qucosa.de/api/qucosa%3A86692/attachment/ATT-0/
Die mikroskopische Untersuchung von HE-gefärbten Objektträgern ist der Goldstandard für eine Vielzahl von Krankheiten. Speziell in der Onkologie ist sie nicht nur für eine präzise Diagnose, sondern auch für das Staging von Tumoren und die Evalu
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::55308da83d9e155a14a0fd0bb7093593
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/37131
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/37131
Autor:
Puzniak, Robert Jerzy
Achiasmie und Albinismus sind die beiden wichtigsten Fälle von angeborenen Störungen, bei denen eine Fehlentwicklung des Chiasma opticums zu einem erheblich gestörten Signalfluss im visuellen System führt. Neben dem klinischen Interesse an ihrer
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2996bfdb58897e05692f0f8a352deb91
Autor:
Dämpfling, Helge Leoard Carl
In recent years, deep learning improved the way remote sensing data is processed. The classification of hyperspectral data is no exception. 2D or 3D convolutional neural networks have outperformed classical algorithms on hyperspectral image classific
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______266::69318da3cfc4d1f52b4cc89afacd9cda
https://publishup.uni-potsdam.de/files/52057/daempfling_master.pdf
https://publishup.uni-potsdam.de/files/52057/daempfling_master.pdf
Publikováno v:
61. Jahrestagung der Südwestdeutschen Gesellschaft für Urologie e.V.; 20210609-20210611; sine loco [digital]; DOC21swdgu52 /20210608/
Einleitung: Die Verwendung neuronaler Netze bei der medizinischen Bilderkennung nimmt stetig zu und könnte einen wichtigen Schritt bei der Automatisierung diagnostischer Algorithmen unserer Patienten darstellen. Hier bauten wir ein neuronales Faltun
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1f01a1ee28b233dd89b3c76080702517
In recent years, deep learning improved the way remote sensing data is processed. The classification of hyperspectral data is no exception. 2D or 3D convolutional neural networks have outperformed classical algorithms on hyperspectral image classific
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::963ca0e2f10a909b3bc44652541680b4
Die Welt durchlebt eine beispiellose technologische Entwicklung, die alle Bereiche, besonders den Gesundheitssektor, beeinflusst. Die vierte industrielle Revolution bringt Neuerungen wie KI, das „Internet of Things“, Gentechnik, 3D-Druck und Robo