Резултати

еНаука >  Резултати >  Cardiac Segmentation Using UNETR: A Transformer Based Deep Learning Approach on the ACDC Dataset
Назив: Cardiac Segmentation Using UNETR: A Transformer Based Deep Learning Approach on the ACDC Dataset
Аутори: Geroski, Tijana  ; Pavic, Ognjen  ; Dasic, Lazar  ; Amini, Amir; Filipovic, Nenad  
Година: 2025
Публикација: APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 4: MEDICINE, BIOLOGY, CHEMISTRY, FINANCIAL, GAMES, ENGINEERING, SICAAI
ISSN: 2367-3370 Претражи идентификатор
Тип резултата: Конференцијски рад
Колација: vol. 1446 str. 371-385
DOI: 10.1007/978-3-031-99201-8_35
WoS-ID: 001604010100034
Scopus-ID: 2-s2.0-105011955690
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1016524
https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/22893
Пројекат: European Union's Horizon Europe research and innovation programme [101080905]
Ministry of Science, Technological Development and Innovation of the Republic of Serbia [451-03-65/2024-03/200107, 451-03-66/2024-03/200378]
Fulbright U.S. Visiting Scholar Program [2024-2025]
U.S. Department of State
Bioimaging Endowment of Medical Imaging Lab of the University of Louisville
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.