International Conference on
Medical Imaging with Deep Learning
5. bis 7. Juli 2021
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Self-Supervised 3D Context Feature Learning on Unlabeled Volume Data
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 192, 2020
Defence of Mathematical Models for Deep Learning based Registration
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 32, 2020
Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images Using Deep Learning
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 183, 2020
Der Einfluss von Segmentierung auf die Genauigkeit eines CNN-Klassifikators zur Mimik-Steuerung
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 294-300, 2020
Estimation of the Principal Ischaemic Stroke Growth Directions for Predicting Tissue Outcomes
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 143, 2020
Automatische Detektion von Zwischenorgan-3D-Barrieren in abdominalen CT-Daten
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 46-51, 2020
Deep Groupwise Registration of MRI Using Deforming Autoencoders
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 236-241, 2020
Multi-Scale GANs for Memory-Effcient Generation of High Resolution Medical Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 286, 2020
Quantitative Comparison of Generative Shape Models for Medical Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 201-207, 2020
Deep Multi-Modal Encoder-Decoder Networks for Shape Constrained Segmentation and Joint Representation Learning
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 23-28, 2019
Deep Transfer Learning for Aortic Root Dilation Identification in 3D Ultrasound Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 198, 2019
Regularized Landmark Detection with CAEs for Human Pose Estimation in the Operating Room
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 178-183, 2019
Enhancing Label-Driven Deep Deformable Image Registration with Local Distance Metrics for State-of-the-Art Cardiac Motion Tracking
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 309-314, 2019
Simulation von Radiofrequenzablationen für die Leberpunktion in 4D-VR-Simulationen
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 289-294, 2019
Synthetic Training with Generative Adversarial Networks for Segmentation of Microscopies
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 37-42, 2019
Automatic Detection and Segmentation of the Acute Vessel Thrombus in Cerebral CT
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 74-79, 2019
Evaluation of Image Processing Methods for Clinical Applications
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 15-20, 2019
Interpretable Explanations of Black Box Classifiers Applied on Medical Images by Meaningful Perturbations Using Variational Autoencoders
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 197, 2019
Viewpoints on Medical Image Processing from Science to Application
Current Medical Imaging Reviews, 9, 2, 79-88, 2013
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