DeepSGUS: Fully convolutional neural network for semantic segmentation of Primary Sjögren's syndrome affected salivary glands from ultrasonography images

Nenad Filipovic; Vukićević, Arso M.; Milos Radovic; Alen Zabotti; Vera Milic; Salvatore De Vita

Резултати

еНаука > Резултати > DeepSGUS: Fully convolutional neural network for semantic segmentation of Primary Sjögren's syndrome affected salivary glands from ultrasonography images

Назив:	DeepSGUS: Fully convolutional neural network for semantic segmentation of Primary Sjögren's syndrome affected salivary glands from ultrasonography images
Аутори:	Nenad Filipovic; Vukićević, Arso M. ; Milos Radovic; Alen Zabotti; Vera Milic; Salvatore De Vita
Година:	2019
Публикација:	2019 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI 2019), Chicago, USA.
Издавач:	IEEE
Тип резултата:	Конференцијски рад
Колација:	br. T-55
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/459826
Извор метаподатака:	Migrirano iz RIS podataka
М-категорија:	Мп категорија ће бити приказана накнадно.

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Google Scholar^TM

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