Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
BRAIN TUMOR
Liczba odnalezionych rekordów:
6
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/6
Nr opisu:
0000136261
Detection and segmentation of brain tumors from MRI using U-Nets.
[Aut.]: Krzysztof
Kotowski
, Jakub
Nalepa
, Wojciech
Dudzik
.
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. 179-190, bibliogr. 41 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 11993 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
guz mózgu
;
segmentacja
;
uczenie głębokie
;
CNN
brain tumor
;
segmentation
;
deep learning
;
CNN
2/6
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
3/6
Nr opisu:
0000137558
Multimodal brain tumor classification using deep learning and robust feature selection: a machine learning application for radiologists.
[Aut.]: M. A.
Khan
, I.
Ashraf
, M.
Alhaisoni
, Robertas
Damasevicius
, R.
Scherer
, A.
Rehman
, S. A. C.
Bukhari
.
-
Diagnostics
2020 vol. 10 iss. 8
, s. 1-19, bibliogr. 44 poz..
Impact Factor
3.110.
Punktacja MNiSW
70.000
guz mózgu
;
opieka medyczna
;
kontrast liniowy
;
transfer learning
;
funkcje uczenia głębokiego
;
wybór funkcji
;
fuzja funkcji
;
PLS
;
ELM
brain tumor
;
healthcare
;
linear contrast
;
transfer learning
;
deep learning features
;
feature selection
;
feature fusion
;
PLS
;
ELM
4/6
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
5/6
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
6/6
Nr opisu:
0000109638
MiMSeg -automatyczna detekcji nowotworów mózgu z wykorzystaniem obrazowania zależnego od dyfuzji, magnetycznego rezonansu jądrowego.
[Aut.]: Franciszek Eugeniusz*
Binczyk
.
W:
Śląskie Spotkania Naukowe, Dzierżno, 3-4 czerwca 2016 r. [online]
. Oprac. Magdalena Skonieczna. Politechnika Śląska, Śląskie Centrum Onkologii. [B.m.] : [b.w.], 2016
, plik pdf. s. 8
Dostępny w Internecie: http://www.biofarma.polsl.pl/images/pliki/Slaskie_Spotkania_Naukowe_2016_abstrakty.pdf [dostęp 29 października 2016]
nowotwór mózgu
;
magnetyczny rezonans jądrowy
;
MiMSeg
brain tumor
;
nuclear magnetic resonance
;
MiMSeg
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie