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Unsupervised Segmentation of Wounds in Optical Coherence Tomography Images Using Invariant Information Clustering Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Abstract: Light-weight Semantic Segmentation and Labelling of Vertebrae in 3D-CT Scans

verfasst von : Hellena Hempe, Mattias P. Heinrich

Erschienen in: Bildverarbeitung für die Medizin 2022

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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In order to facilitate early diagnosis and prevention of osteoporosis and degenerative diseases of the spine, automated opportunistic screening in routine 3D-CT scans can be implemented to assist radiologists in clinical practice. The resource limited clinical setting demands for solutions that emphasise accuracy and robustness while oftentimes being limited by computational resources. The VerSe19 and ’20 challenges aim at addressing the task of spine CT analysis but most proposed methods require multiple-stages and are computationally complex.

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Metadaten
Titel
Abstract: Light-weight Semantic Segmentation and Labelling of Vertebrae in 3D-CT Scans
verfasst von
Hellena Hempe
Mattias P. Heinrich
Copyright-Jahr
2022
Buch
Bildverarbeitung für die Medizin 2022

Print ISBN: 978-3-658-36931-6

Electronic ISBN: 978-3-658-36932-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-36932-3_4

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