Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 22

Работа: Transformer-based ultrasound radiomics for novel multi-task automated segmentation and classification of ovarian tumors

  1. 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
  2. Beyond imaging: The promise of radiomics

    Michele Avanzo, Joseph Stancanello, Issam El Naqa

    Обзорная статья2017Цитирований: 6
    ABI
  3. Radiomics: the facts and the challenges of image analysis

    Stefania Rizzo, Francesca Botta, Sara Raimondi +4

    Обзорная статья2018Цитирований: 2
    ABI
  4. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  5. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  6. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    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