Shallow vs deep learning architectures for white matter lesion segmentation in the early stages of multiple sclerosis

Détails

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ID Serval
serval:BIB_B85A5BF35211
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Collection
Publications
Institution
UNIL/CHUV
Titre
Shallow vs deep learning architectures for white matter lesion segmentation in the early stages of multiple sclerosis
Titre de la conférence
Proc. MICCAI Brain Lesion workshop
Auteur⸱e⸱s
Rosa Francesco La, Fartaria Mario Joao, Kober Tobias, Richiardi Jonas, Granziera Cristina, Thiran Jean-Philippe, Cuadra Meritxell Bach
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2018
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
OAI-PMH
oai:serval.unil.ch:BIB_B85A5BF35211
Création de la notice
06/12/2018 17:07
Dernière modification de la notice
21/08/2019 6:33
Données d'usage