Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 42

Работа: CNN-based segmentation methods in medical imaging

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

    Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox

    Глава2015Цитирований: 32
    ABI
  2. Patch-based lesion detection using deep learning method on small mammography dataset

    Shavkat Fazilov, Kh.S. Abdieva, O.R. Yusupov

    Глава2023Цитирований: 18
    ABI
  3. A survey on deep learning in medical image analysis

    Geert Litjens, Thijs Kooi, Babak Ehteshami Bejnordi +6

    Обзорная статья2017Цитирований: 16
    ABI
  4. Algorithm for Extraction of the Iris Region in an Eye Image

    Shavkat Fazilov, O.R. Yusupov

    СтатьяBiometric Identification and Security2019Цитирований: 14
    ABI
  5. Fully convolutional networks for semantic segmentation

    Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell

    Препринт2015Цитирований: 12
    ABI
  6. Mask R-CNN

    Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár +1

    Препринт2017Цитирований: 11
    ABI
  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 9
    ABI
  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 9
    ABI
  9. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation

    Fabian Isensee, Paul F. Jaeger, Simon A. A. Kohl +2

    Статья2020Цитирований: 8
    ABI
  10. Mammographic density classification applying the CLAHE contrast enhancement method

    Shavkat Fazilov, Kh.S. Abdieva, G.D. Sobirova

    Глава2023Цитирований: 7
    ABI