Wynik wyszukiwania
Zapytanie: RIBALTA LORENZO PABLO
Liczba odnalezionych rekordów: 14



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/14
Nr opisu: 0000134235   
Fully-automated deep learning-powered system for DCE-MRI analysis of brain tumors.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, B. Bobek-Billewicz, P. Wawrzyniak, Maksym Walczak, Michał Kawulok, Wojciech Dudzik, Krzysztof Kotowski, I. Burda, B. Machura, Grzegorz Mrukwa, P. Ulrych, M. P. Hayball.
-Artif. Intell. Med. 2020 vol. 102, art. no. 101769 s. 1-21, bibliogr. 89 poz.. Impact Factor 4.383. Punktacja MNiSW 100.000

głębokie sieci neuronowe ; model farmakokinetyczny ; segmentacja guza ; DCE-MRI ; perfuzja ; mózg

deep neural networks ; pharmacokinetic model ; tumor segmentation ; DCE-MRI ; perfusion ; brain

2/14
Nr opisu: 0000134860   
Hyperspectral band selection using attention-based convolutional neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Łukasz Tulczyjew, M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa.
-IEEE Access 2020 vol. 8, s. 42384-42403, bibliogr. 101 poz.. Impact Factor 3.745. Punktacja MNiSW 100.000

uczenie głębokie ; konwolucyjna sieć neuronowa ; klasyfikacja ; wybór pasma ; mechanizm skupienia uwagi

deep learning ; convolutional neural network ; classification ; band selection ; attention mechanism

3/14
Nr opisu: 0000136263
Multi-modal U-Nets with boundary loss and pre-training for brain tumor segmentation.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa.
W: Brainlesion: glioma, multiple sclerosis, stroke and traumatic brain injuries. 5th International workshop, BrainLes 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019. Revised selected papers. Pt. 2. Eds. Alessandro Crimi, Spyridon Bakas. Cham : Springer, 2020, s. 135-147, bibliogr. 48 poz. (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 11993 0302-9743). Punktacja MNiSW 20.000

guz mózgu ; segmentacja ; utrata granicy ; U-Net

brain tumor ; segmentation ; boundary loss ; U-Net

4/14
Nr opisu: 0000134271   
Towards resource-frugal deep convolutional neural networks for hyperspectral image segmentation.
[Aut.]: Jakub Nalepa, M. Antoniak, Michał Myller, Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz.
-Microprocess. Microsyst. 2020 vol. 73, art. no. 102994 s. 1-14, bibliogr. 98 poz.. Impact Factor 1.161. Punktacja MNiSW 40.000

obrazowanie hiperspektralne ; głębokie sieci neuronowe ; splotowa sieć neuronowa ; kwantyzacja ; segmentacja ; klasyfikacja

hyperspectral imaging ; deep neural networks ; convolutional neural network ; quantization ; segmentation ; classification

5/14
Nr opisu: 0000130985   
Data augmentation via image registration.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Grzegorz Mrukwa, Szymon Piechaczek, Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, B. Bobek-Billewicz, P. Wawrzyniak, P. Ulrych, J. Szymanek, M. Cwiek, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok, M. P. Hayball.
W: 2019 IEEE International Conference on Image Processing, September 22-25, 2019, Taipei, Taiwan. Proceedings. Piscataway : IEEE, 2019, s. 4250-4254, bibliogr. 19 poz.. Punktacja MNiSW 70.000

deep learning ; rozszerzanie danych ; rejestracja obrazu ; segmentacja guza mózgu

deep learning ; data augmentation ; image registration ; brain tumor segmentation

6/14
Nr opisu: 0000129767   
Segmenting brain tumors from FLAIR MRI using fully convolutional neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, B. Bobek-Billewicz, P. Wawrzyniak, G. Mrukwa, Michał Kawulok, P. Ulrych, M. P. Hayball.
-Comput. Methods Programs Biomed. 2019 vol. 176, s. 135-148, bibliogr. 55 poz.. Impact Factor 3.632. Punktacja MNiSW 100.000

segmentacja obrazu ; głębokie sieci neuronowe ; MRI ; guz mózgu

image segmentation ; deep neural networks ; MRI ; brain tumor

7/14
Nr opisu: 0000129305
Segmenting brain tumors from MRI using cascaded multi-modal U-Nets.
[Aut.]: M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa, Pablo Ribalta Lorenzo, Wojciech Dudzik, Grzegorz Mrukwa.
W: Brainlesion: glioma, multiple sclerosis, stroke and traumatic brain injuries. 4th International Workshop, BrainLes 2018 held in cwith MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018. Revised selected papers. Part II. Eds.: Alessandro Crimi, Spyridon Bakas, Hugo Kuijf, Farahani Keyvan, Mauricio Reyes, Theo van Walsum. Cham : Springer, 2019, s. 13-24 (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 11384 0302-9743). Punktacja MNiSW 20.000

guz mózgu ; segmentacja ; deep learning ; CNN

brain tumor ; segmentation ; deep learning ; CNN

8/14
Nr opisu: 0000128939   
A reliability study on CNNs for critical embedded systems.
[Aut.]: M. A. Neggaz, I. Alouani, Pablo Ribalta Lorenzo, S. Niar.
W: 2018 IEEE 36th International Conference on Computer Design. ICCD 2018, 7-10 October 2018, Orlando, Florida, USA. Proceedings. Piscatawy : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, s. 476-479, bibliogr. 8 poz.. Punktacja MNiSW 15.000

9/14
Nr opisu: 0000122050
Convergence analysis of PSO for hyper-parameter selection in deep neural Networks.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Pablo Ribalta Lorenzo.
W: Advances on P2P, parallel, grid, cloud and internet computing. Proceedings of the 12th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC-2017). Eds. Fatos Xhafa, Santi Caballe, Leonard Barolli. Cham : Springer International Publishing, 2018, s. 284-295, bibliogr. 15 poz. (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies ; vol. 13 2367-4512). Punktacja MNiSW 15.000

inżynieria danych ; technologie komunikacyjne ; obliczenia P2P ; obliczenia równoległe ; chmura obliczeniowa ; przetwarzanie w Internecie ; 3PGCIC-2017

data engineering ; communication technologies ; P2P computing ; parallel grid computing ; cloud computing ; Internet computing ; 3PGCIC-2017

10/14
Nr opisu: 0000132446   
Memetic evolution of deep neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa.
W: Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. GECCO'18, July, 15-19, 2018, Kyoto, Japan. Ed.: Hernan Aguirre. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2018, s. 505-512, bibliogr. 35 poz.. Punktacja MNiSW 140.000

algorytm memetyczny ; głębokie sieci neuronowe ; segmentacja obrazu

memetic algorithm ; deep neural networks ; image segmentation

11/14
Nr opisu: 0000127021   
Segmentation of hyperspectral images using quantized convolutional neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa.
W: 21st Euromicro Conference on Digital System Design. DSD 2018, 29-31 August 2018 Prague, Czech Republic. Proceedings. Eds.: Martin Novotny, Nikos Konofaos, Amund Skavhaug. Piscataway : IEEE, 2018, s. 260-267, bibliogr. 38 poz.. Punktacja MNiSW 20.000

segmentacja ; obrazowanie hiperspektralne ; głębokie sieci neuronowe ; kwantyzacja wagi

segmentation ; hyperspectral imaging ; deep neural networks ; weight quantization

12/14
Nr opisu: 0000132449   
Hands-free research workflow.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, L. Sanchez Ramos, J. Ranilla Pastor.
W: Proceedings of the 21st International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering. EASE'17, Karlskrona, Sweden, June 15-16, 2017. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2017, s. 70-73, bibliogr. 11 poz.

przebieg pracy badawczej ; deep learning ; kontrola źródła ; integracja ciągła

research workflow ; deep learning ; source control ; CI

13/14
Nr opisu: 0000117947   
Hyper-parameter selection in deep neural networks using parallel particle swarm optimization.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, L. S. Ramos, J. R. Pastor.
W: Proceedings of the 2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. GECCO'17 Companion, July 15-19, 2017, Berlin, Germany. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2017, s. 1864-1871, bibliogr. 25 poz.

głębokie sieci neuronowe ; dobór hiperparametrów ; optymalizacja rojem cząstek ; równoległy algorytm ewolucyjny

deep neural networks ; hyper-parameter selection ; particle swarm optimization ; parallel evolutionary algorithm

14/14
Nr opisu: 0000117928   
Particle swarm optimization for hyper-parameter selection in deep neural networks.
[Aut.]: Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, Michał Kawulok, L. S. Ramos, J. R. Pastor.
W: Proceedings of the 2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference. GECCO'17, July 15-19, 2017, Berlin, Germany. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2017, s. 481-488, bibliogr. 35 poz.

głębokie sieci neuronowe ; dobór hiperparametrów ; optymalizacja rojem cząstek

deep neural networks ; hyper-parameter selection ; particle swarm optimization

stosując format:
Nowe wyszukiwanie