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文献
J-GLOBAL ID:201702268990418695   整理番号:17A1176608

正確な脳病変セグメンテーションのための完全に連結したCRFを用いた効率的なマルチスケール3次元CNN【Powered by NICT】

Efficient multi-scale 3D CNN with fully connected CRF for accurate brain lesion segmentation
著者 (10件):
Kamnitsas Konstantinos
(Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK)
Ledig Christian
(Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK)
Newcombe Virginia F.J.
(University Division of Anaesthesia, Department of Medicine, Cambridge University, UK)
Newcombe Virginia F.J.
(Wolfson Brain Imaging Centre, Cambridge University, UK)
Simpson Joanna P.
(University Division of Anaesthesia, Department of Medicine, Cambridge University, UK)
Kane Andrew D.
(University Division of Anaesthesia, Department of Medicine, Cambridge University, UK)
Menon David K.
(University Division of Anaesthesia, Department of Medicine, Cambridge University, UK)
Menon David K.
(Wolfson Brain Imaging Centre, Cambridge University, UK)
Rueckert Daniel
(Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK)
Glocker Ben
(Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London, UK)

資料名:
Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)

巻: 36  ページ: 61-78  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3156A  ISSN: 1361-8415  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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