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

Rezultati

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

Naziv:	DeepSGUS: Fully convolutional neural network for semantic segmentation of Primary Sjögren's syndrome affected salivary glands from ultrasonography images
Autori:	Nenad Filipovic; Vukićević, Arso M. ; Milos Radovic; Alen Zabotti; Vera Milic; Salvatore De Vita
Godina:	2019
Publikacija:	2019 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI 2019), Chicago, USA.
Izdavač:	IEEE
Tip rezultata:	Konferencijski rad
Kolacija:	br. T-55
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/459826
Izvor metapodataka:	Migrirano iz RIS podataka
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.