Zobrazeno 1 - 10
of 28
pro vyhledávání: '"Simkó, Attila"'
Concerns about the reproducibility of deep learning research are more prominent than ever, with no clear solution in sight. The relevance of machine learning research can only be improved if we also employ empirical rigor that incorporates reproducib
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.11146
Autor:
Simkó, Attila, Bylund, Mikael, Jönsson, Gustav, Löfstedt, Tommy, Garpebring, Anders, Nyholm, Tufve, Jonsson, Joakim
Publikováno v:
In Zeitschrift fuer Medizinische Physik May 2024 34(2):270-277
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kidney tumor segmentation emerges as a new frontier of computer vision in medical imaging. This is partly due to its challenging manual annotation and great medical impact. Within the scope of the Kidney Tumor Segmentation Challenge 2019, that is aim
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.07521
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Holmlund, William (AUTHOR), Simkó, Attila (AUTHOR), Söderkvist, Karin (AUTHOR), Palásti, Péter (AUTHOR), Tótin, Szilvia (AUTHOR), Kalmár, Kamilla (AUTHOR), Domoki, Zsófia (AUTHOR), Fejes, Zsuzsanna (AUTHOR), Kincses, Tamás Z (AUTHOR), Brynolfsson, Patrik (AUTHOR), Nyholm, Tufve (AUTHOR)
Publikováno v:
Radiotherapy & Oncology. 2024 Supplement 1, Vol. 194, pS3095-S3099. 5p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Radiotherapy and Oncology May 2024 194 Supplement 1:S4424-S4425
Autor:
Simkó, Attila
Modern radiotherapy often requires MRI scans of the same region with one specific or multiple different contrasts. As each contrast highlights different tissues, automated segmentation tools might be optimized for a certain contrast, while multiple s
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6da7cf80d74c877e211662748a174f30
Autor:
Simkó, Attila, Löfstedt, Tommy, Garpebring, Anders, Bylund, Mikael, Nyholm, Tufve, Jonsson, Joakim
The contrast settings to select before acquiring magnetic resonance imaging (MRI) signal depend heavily on the subsequent tasks. As each contrast highlights different tissues, automated segmentation tools for example might be optimized for a certain
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::623b9132cccf2892cb596600b69de660
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-190497
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-190497