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2018 | OriginalPaper | Chapter

Abstract: Exploring Sparsity in CNNs for Medical Image Segmentation BRIEFnet

Authors : Mattias P. Heinrich, Ozan Oktay

Published in: Bildverarbeitung für die Medizin 2018

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Deep convolutional neural networks can evidently achieve astonishing accuracies for multiple medical image analysis tasks, in particular segmentation and detection. However, the actual translation of deep learning into clinical practice is so far very limited, in part because their extensive computations rely on specialised GPU hardware that is not easily available in clinical environments.

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Metadata
Title
Abstract: Exploring Sparsity in CNNs for Medical Image Segmentation BRIEFnet
Authors
Mattias P. Heinrich
Ozan Oktay
Copyright Year
2018
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-56537-7_25

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