Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 39

Работа: A multi-center study of transformer-based CNNs for multiple sclerosis lesion segmentation on 3D FLAIR MRI

  1. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

    Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox

    Глава2015Цитирований: 32
    ABI

  2. Assessing the efficacy of 3D Dual-CycleGAN model for multi-contrast MRI synthesis

    Ali Mahboubisarighieh, Hossein Shahverdi, Shabnam Jafarpoor Nesheli +4

    Статья2024Цитирований: 10
    ABI

  3. Radiomics and Deep Features: Robust Classification of Brain Hemorrhages and Reproducibility Analysis Using a 3D Autoencoder Neural Network

    Salar Bijari, Sahar Sayfollahi, S. Rouhani +4

    Статья2024Цитирований: 10
    ABI

  4. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions

    Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi +7

    Статья2021Цитирований: 8
    ABI

  5. <scp>YOLOv8</scp> Outperforms Traditional <scp>CNN</scp> Models in Mammography Classification: Insights From a Multi‐Institutional Dataset

    Erfan AkbarnezhadSany, Hossein EntezariZarch, Mohammad AlipoorKermani +11

    Статья2024Цитирований: 8
    ABI

  6. Fusion-Based Head and Neck Tumor Segmentation and Survival Prediction Using Robust Deep Learning Techniques and Advanced Hybrid Machine Learning Systems

    Mehdi Fatan, Mahdi Hosseinzadeh, Dariush Askari +3

    Глава2022Цитирований: 8
    ABI

  7. Fusion-Based Automated Segmentation in Head and Neck Cancer via Advance Deep Learning Techniques

    Seyed Masoud Rezaeijo, Ali Harimi, Mohammad R. Salmanpour

    Глава2023Цитирований: 7
    ABI

  8. Review on Convolutional Neural Network (CNN) Applied to Plant Leaf Disease Classification

    Jinzhu Lu, Lijuan Tan, Huanyu Jiang

    Статья2021Цитирований: 3
    ABI

  9. Medical Imaging 2015: Computer-Aided Diagnosis

    Lubomir M. Hadjiiski, Georgia D. Tourassi

    Глава2015Цитирований: 2
    ABI

  10. Cross-cohort generalizability of deep and conventional machine learning for MRI-based diagnosis and prediction of Alzheimer's disease

    for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  11. Single Image Reflection Removal Using DeepLabv3+

    Keisuke Hamamoto, Naoya Hideshima, Huimin Lu +1

    Глава2024Цитирований: 2
    ABI

  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI