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Forschungsdatensätze
Abstract: Light-weight Semantic Segmentation and Labelling of Vertebrae in 3D-CT Scans
Hellena Hempe
, Eren B. Yilmaz, Carsten Meyer,
Mattias P. Heinrich
Institut für Medizinische Informatik
Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
Christian-Albrechts Universität zu Kiel
Ostfalia University for Applied Sciences
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Abstract: Light-weight Semantic Segmentation and Labelling of Vertebrae in 3D-CT Scans“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewichtung
Alphabetisch
Computer Science
3-Dimensional Convolutional Neural Networks
100%
Deep Learning Method
50%
Degenerative Disease
50%
Graphics Processing Unit
50%
Image Segmentation
100%
MobileNetV2
50%
Network Architecture
50%
Segmentation Information
50%
Engineering
Convolutional Neural Network
100%
Deep Learning Method
50%
Improve Efficiency
50%
Radiologist
100%
Mathematics
Convolutional Neural Network
100%
Dice
50%
Chemical Engineering
Deep Learning Method
100%
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Solution and Solubility
33%