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Anwendung der Deep-Learning-basierten medizinischen Bildsegmentierung mittels orbitaler Computertomographie
Microfluidic Acoustophoresis for Flowthrough Separation of Gram-Negative Bacteria using Aptamer Affinity Beads
Journal (Engineering)
Microfluidic Acoustophoresis for Flowthrough Separation of Gram-Negative Bacteria using Aptamer Affinity Beads
Reaction Kinetics and Combustion Dynamics of I4O9 and Aluminum Mixtures
Journal (Engineering)
Reaction Kinetics and Combustion Dynamics of I4O9 and Aluminum Mixtures
 
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Anwendung der Deep-Learning-basierten medizinischen Bildsegmentierung mittels orbitaler Computertomographie

Article DOI: 10.3791/64500-v • 04:48 min • November 30th, 2022
November 30th, 2022 •
1,2, 3, 4, 1,5
1College of Medicine, The Catholic University of Korea, 2Department of Ophthalmology, St. Vincent’s Hospital, 3Yeoncheon Public Medical Center, 4Department of Industrial and Data Engineering, Hongik University, 5Department of Ophthalmology, Uijeongbu St. Mary’s Hospital

Chapters

Summary
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Ein Objektsegmentierungsprotokoll für orbitale Computertomographie (CT) Bilder wird eingeführt. Die Methoden zur Markierung der Grundwahrheit von Orbitalstrukturen mit Superauflösung, zur Extraktion des interessierenden Volumens aus CT-Bildern und zur Modellierung der Multilabel-Segmentierung mit 2D-sequentiellem U-Net für orbitale CT-Bilder werden für überwachtes Lernen erläutert.

Tags

Engineering Ausgabe 189
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