Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Deep Neural Networks to Detect and Quantify Lymphoma Lesions: Related Work

7:12
 
Поширити
 

Manage episode 423443678 series 3474373
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/deep-neural-networks-to-detect-and-quantify-lymphoma-lesions-related-work.
This study performs comprehensive evaluation of four neural network architectures for lymphoma lesion segmentation from PET/CT images.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #positron-emission-tomography, #computed-tomography, #deep-learning, #segmentation, #detection, #lesion-measures, #intra-observer-variability, #inter-observer-variability, and more.
This story was written by: @reinforcement. Learn more about this writer by checking @reinforcement's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study performs comprehensive evaluation of four neural network architectures for lymphoma lesion segmentation from PET/CT images.

  continue reading

135 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 423443678 series 3474373
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/deep-neural-networks-to-detect-and-quantify-lymphoma-lesions-related-work.
This study performs comprehensive evaluation of four neural network architectures for lymphoma lesion segmentation from PET/CT images.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #positron-emission-tomography, #computed-tomography, #deep-learning, #segmentation, #detection, #lesion-measures, #intra-observer-variability, #inter-observer-variability, and more.
This story was written by: @reinforcement. Learn more about this writer by checking @reinforcement's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study performs comprehensive evaluation of four neural network architectures for lymphoma lesion segmentation from PET/CT images.

  continue reading

135 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити