Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Quetin, Sébastien"'
Autor:
Quetin, Sébastien, Heschl, Andrew, Murillo, Mauricio, Murali, Rohit, Enger, Shirin A., Maleki, Farhad
Background and purpose: Deep Learning (DL) has been widely explored for Organs at Risk (OARs) segmentation; however, most studies have focused on a single modality, either CT or MRI, not both simultaneously. This study presents a high-performing DL p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.10833
Autor:
Amod, Alyssa R., Smith, Alexandra, Joubert, Pearly, Raymond, Confidence, Zhang, Dong, Anazodo, Udunna C., Motchon, Dodzi, Mutsvangwa, Tinashe E. M., Quetin, Sébastien
A critical challenge for tumour segmentation models is the ability to adapt to diverse clinical settings, particularly when applied to poor-quality neuroimaging data. The uncertainty surrounding this adaptation stems from the lack of representative d
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.11770
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.