Zobrazeno 1 - 10 of 325 pro vyhledávání: '"S Arvind"'
1
Report
Comparison of Privacy-Preserving Distributed Deep Learning Methods in Healthcare
Autor: Gawali, Manish, S, Arvind C, Suryavanshi, Shriya, Madaan, Harshit, Gaikwad, Ashrika, KN, Bhanu Prakash, Kulkarni, Viraj, Pant, Aniruddha
In this paper, we compare three privacy-preserving distributed learning techniques: federated learning, split learning, and SplitFed. We use these techniques to develop binary classification models for detecting tuberculosis from chest X-rays and com
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2012.12591
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
3
Report
InceptionGCN: Receptive Field Aware Graph Convolutional Network for Disease Prediction
Autor: Kazi, Anees, shekarforoush, Shayan, krishna, S. Arvind, Burwinkel, Hendrik, Vivar, Gerome, Kortuem, Karsten, Ahmadi, Seyed-Ahmad, Albarqouni, Shadi, Navab, Nassir
Geometric deep learning provides a principled and versatile manner for the integration of imaging and non-imaging modalities in the medical domain. Graph Convolutional Networks (GCNs) in particular have been explored on a wide variety of problems suc
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1903.04233
Zobrazit plný text záznamu
4
Report
Self-Attention Equipped Graph Convolutions for Disease Prediction
Autor: Kazi, Anees, krishna, S. Arvind, Shekarforoush, Shayan, Kortuem, Karsten, Albarqouni, Shadi, Navab, Nassir
Multi-modal data comprising imaging (MRI, fMRI, PET, etc.) and non-imaging (clinical test, demographics, etc.) data can be collected together and used for disease prediction. Such diverse data gives complementary information about the patient\'s cond
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1812.09954
Zobrazit plný text záznamu
5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
8
Akademický článek
Improvised light weight deep CNN based U-Net for the semantic segmentation of lungs from chest X-rays
Autor: S. Arvind, Jitendra V. Tembhurne, Tausif Diwan, Parul Sahare
Publikováno v: Results in Engineering, Vol 17, Iss , Pp 100929- (2023)
In the last decade, neural networks and deep learning techniques are widely adopted in the field of medical imaging for image detection, classification, and segmentation tasks and has achieved exceptional results. Deep models have immensely contribut
Externí odkaz: https://doaj.org/article/b96c30bcdf9c4070892cacd87ace631e
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje