← Назад к работе
Работы, на которые ссылается эта работа
Работ: 16
Работа: Brain tumor segmentation capabilities of 3D deep learning architectures (U-Net, V-Net, Attention U-Net, ResNet-based U-Net, Transformer-based model)
Deep Residual Learning for Image Recognition
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren +1
Статья2016Цитирований: 61ABIU-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox
Глава2015Цитирований: 32ABIA survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar
Статья2019Цитирований: 10ABIThe Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS)
Bjoern Menze, András Jakab, Stefan Bauer +65
Обзорная статья2014Цитирований: 6ABIUNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
Ali Hatamizadeh, Yucheng Tang, Vishwesh Nath +5
Статья2022Цитирований: 6ABILearning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
Du Tran, Lubomir Bourdev, Rob Fergus +2
Препринт2015Цитирований: 2ABICurrent Methods in Medical Image Segmentation
Dzung L. Pham, Chenyang Xu, Jerry L. Prince
Обзорная статья2000Цитирований: 2ABIComparing images using the Hausdorff distance
D.P. Huttenlocher, G.A. Klanderman, W.J. Rucklidge
Статья1993Цитирований: 2ABI