] Filter: Autor gleich Palm, Christoph [Clear All Filters]
Self-Supervised 3D Context Feature Learning on Unlabeled Volume Data
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 192, 2020
3D-CNNs for Deep Binary Descriptor Learning in Medical Volume Data
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, 23-28, 2018
Deep Multi-Modal Encoder-Decoder Networks for Shape Constrained Segmentation and Joint Representation Learning
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 23-28, 2019
Deep Transfer Learning for Aortic Root Dilation Identification in 3D Ultrasound Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 198, 2019
Defence of Mathematical Models for Deep Learning based Registration
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 32, 2020
Regularized Landmark Detection with CAEs for Human Pose Estimation in the Operating Room
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 178-183, 2019
Exploring Sparsity in CNNs for Medical Image Segmentation BRIEFnet
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 40-41, 2018
Enhancing Label-Driven Deep Deformable Image Registration with Local Distance Metrics for State-of-the-Art Cardiac Motion Tracking
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 309-314, 2019
Simulation von Radiofrequenzablationen für die Leberpunktion in 4D-VR-Simulationen
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 289-294, 2019
Random-Forest-basierte Segmentierung der subkutanen Fettschicht der Mäusehaut in 3D-OCT-Bilddaten
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 203, 2018
Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images Using Deep Learning
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 183, 2020
Der Einfluss von Segmentierung auf die Genauigkeit eines CNN-Klassifikators zur Mimik-Steuerung
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 294-300, 2020
Synthetic Training with Generative Adversarial Networks for Segmentation of Microscopies
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 37-42, 2019
Probabilistic Appearance Models for Medical Image Analysis
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 37-38, 2018
Estimation of the Principal Ischaemic Stroke Growth Directions for Predicting Tissue Outcomes
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 143, 2020
Guest Editorial of the IJCARS—BVM 2018 Special Issue
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 14, 1, 1-2, 2019
IJCARS: BVM 2019 special issue
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 14, 11, 1823-1824, 2019
Populationsbasierte 4D Bewegungsatlanten für VR Simulationen
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 200, 2018
Automatische Detektion von Zwischenorgan-3D-Barrieren in abdominalen CT-Daten
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 46-51, 2020
Deep Groupwise Registration of MRI Using Deforming Autoencoders
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 236-241, 2020
Multi-Scale GANs for Memory-Effcient Generation of High Resolution Medical Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 286, 2020
Evaluation of Image Processing Methods for Clinical Applications
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 15-20, 2019
Interpretable Explanations of Black Box Classifiers Applied on Medical Images by Meaningful Perturbations Using Variational Autoencoders
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2019, Lübeck, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 197, 2019
Quantitative Comparison of Generative Shape Models for Medical Images
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2020, Berlin, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Wiesbaden, 201-207, 2020
Unsupervised Pathology Detection in Medical Images using Learning-based Methods
In: (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 61-66, 2018
English
DeutschMedizinische Informatik
an der Uni Lübeck studieren
Institutssekretariat
Susanne Petersen
Tel+49 451 3101 5601
Fax+49 451 3101 5604
Gebäude 64 (Informatik)
Ratzeburger Allee 160
23538 Lübeck
Deutschland
Susanne Petersen
Tel+49 451 3101 5601
Fax+49 451 3101 5604
Gebäude 64 (Informatik)
Ratzeburger Allee 160
23538 Lübeck
Deutschland