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Comparison between traditional and deep learning-based semi-automatic segmentation methods for metastatic breast cancer lesions monitoring

Title: Comparison between traditional and deep learning-based semi-automatic segmentation methods for metastatic breast cancer lesions monitoring
Authors: Moreau, Noémie; Rousseau, Caroline; Ferrer, Ludovic; Campone, Mario; Colombié, Mathilde; Normand, Nicolas; Rubeaux, Mathieu
Contributors: Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N); Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST); Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique); Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT); Nantes Université (Nantes Univ); Keosys; Image Perception Interaction (LS2N - équipe IPI); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique); Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-NANTES UNIVERSITÉ - École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN); Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST); Nantes Université - pôle Sciences et technologie; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie; Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique); Institut de Cancérologie de l'Ouest Angers/Nantes (UNICANCER/ICO); UNICANCER
Source: 4th Nuclear Technologies for Health Symposium (NTHS2020); https://hal.science/hal-03639752; 4th Nuclear Technologies for Health Symposium (NTHS2020), Feb 2020, Nantes, France
Publisher Information: CCSD
Publication Year: 2020
Collection: Université de Nantes: HAL-UNIV-NANTES
Subject Terms: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer
Subject Geographic: Nantes; France
Description: International audience
Document Type: conference object
Language: English
Availability: https://hal.science/hal-03639752
Accession Number: edsbas.1ECF64F4
Database: BASE