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K
Krüger J., Ehrhardt J., Handels H.
Multi-level approach for statistical appearance models with probabilistic correspondences
In: Styner M.A., Angelini E.D. (eds.), SPIE Medical Imaging 2016: Image Processing, San Diego, California, United States, SPIE, 9784, 978433-978433-6, 2016
Krüger J., Ehrhardt J., Bischof A., Handels H.
Evaluation of a B-Spline-Based Breast Compression Simulation for Correspondence Analysis between MRI and Mammographic Image Data
In: Workshop on Breast Image Analysis - In conjunction with the 16th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2013), Nagoya, Japan, 17-24, 2013
L
Landwehr L., Bouwman C., Aben J.P., Prinzen F.W., Heinrich M.P.
Myocardial Strain Measurement – A Registrational Method with Block Matching Approach–
In: Buzug T.M., Handels H. (eds.), Student Conference 2016, Medical Engineering Science and Medical Informatics, Lübeck, Infinite Science Publishing, 195-198, 2016
Laule D., Diesel J., Heinrich M.P.
Occlusion Estimation in 3D Point Clouds using Visual Data from Home Care Scenarios
In: Buzug T.M., Handels H., Klein S. (eds.), Student Conference 2018, Medical Engineering Science, Medical Informatics and Biomediacal Engineering, Lübeck, Infinite Science Publishing, 185-188, 2018
Lehmann T.M., Hiltner J., Handels H.
Medizinische Bildverarbeitung
In: Lehmann T.M. (ed.), Handbuch Medizinische Informatik, München, 361-424, 2005
Leischner C., Handels H., Kreusch J., Pöppl S.J.
Analyse kleiner pigmentierter Hautläsionen für die Melanomfrüherkennung
In: Wittenberg T., Hastreiter P., Hoppe U., Handels H., Horsch A., Meinzer H.P. (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2003, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, 220-224, 2003
Linder R., Pöppl S.J.
Optimierung der Konvergenzgeschwindigkeit von Backpropagation
In: 20. DAGM Symposium, Stuttgart, Springer, Berlin u.a., 175-182, 1998
Linder R., Richards T., Wagner M.
Microarray Data Classified by Artifical Neural Networks
In: Rampal J.B. (ed.), Microarrays, Methods in Molecular Biology, The Humana Press Inc., Totowa, NJ, USA, 345-372, 2007
Linder R., Wrage J.-H., Beck F., Pöppl S.J.
aXess: Ein Autorentool für die Pflege von XML-Content
In: 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e.V., Innsbruck/Tirol, Tagungsband, 3Seiten, 2004
Linder R., Pöppl S.J.
How to Automate Neural Net Based Learning
In: Perner P. (ed.), Second International Workshop MLDM 2001, Leipzig, Lecture Notes in Computer Science, Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, Springer Berlin Heidelberg, 2123, 206-216, 2001
Linder R., Pöppl S.J.
Backprop, RPROP, APROP: Searching for the best learning rule for an electronic nose
In: Fourth International Workshop 1999, Magdeburg, Neural Networks in Applications '99, 69-74, 1999
Linder R., Wirtz. S., Pöppl S.J.
Speeding up Backpropagation Learning by the APROP Algorithm
In: Second International ICSC Symposium on Neural Computation, Berlin, Proceedings CD, 2000
Linder R., Falk H., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Präoperative Planung von Primär- und Revisions-TEP-Operationen
In: 46. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Köln, Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 32, 218, 2001
Linder R., Mohamed E., Maiolo C., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Predicting Intracellular Water Compartment for Healthy Italiens Using Artificial Neural Network Analysis
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 137, 2002
Linder R.
Künstliche Neuronale Netze in der Medizin
Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi) , 5(4), 112-118, 2003
Linder R., Pöppl S.J.
ACMD: A Practical Tool for Automatic Neural Net Based Learning
In: Crespo J., Maojo V., Martin F. (eds.), Second International Symposium on Medical Data Analysis (ISMDA), Madrid, Lecture Notes in Computer Science, Medical Data Analysis, Springer Berlin Heidelberg, 2199, 168-173, 2001
Linder R., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Dokumentation und Kommunikation im Gesundheitswesen: eine Einführung
E-Learning Modul im Vertiefungsbereich "Natur und Technik" des Diplomstudiengangs „Gesundheitswissenschaften“ der University of Applied Sciences sowie im Verbundprojekt „Hochschulen für Gesundheit“, University of Applied Sciences, Hamburg, 2003
Linder R., Ingenerf J., Katalinic A., Thyen U., Schönweiler R.
Tracking Children for the Newborn Hearing Screening in Northern Germany
In: MEDINFO 2007, Brisbane, Australien, Proceedings of the 12th World Congress on Health (Medical) Informatics, Tagungs-CD1237-1250, 2007
Linder R., Pöppl S.J.
About the Capabilities of Artificial Neural Networks in Body Composition Research
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 133, 2002
Linnepe D., Groppe S., Ingenerf J.
Nutzung von MEDLINE und MeSH für das Benchmarking von RDF-Speichersystemen
In: 54. GMDS-Jahrestagung, September 2009 in Essen, online-verfügbares Meeting-Abstract im GMS-Journal, 2009., 2009
Lucas C., Maier O., Heinrich M.P.
Shallow fully-connected neural networks for ischemic stroke-lesion segmentation in MRI
In: Maier-Hein K.H., Deserno T.M., Handels H., Tolxdorff T. (eds.), Bildverarbeitung in der Medizin 2017, Heidelberg, Informatik aktuell, Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 261-266, 2017
Lucas C., Kemmling A., Madany Mamlouk A., Heinrich M.P.
Multi-scale neural network for automatic segmentation of ischemic strokes on acute perfusion images
In: 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), Washington, DC, IEEE, 1118-1121, 2018
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