1701 - 1702 ud af 1.702Pr. side: 50
- Udgivet
Quantifying emphysema extent from weakly labeled CT scans of the lungs using label proportions learning
Ørting, S. N., Petersen, Jens, Wille, M., Thomsen, L. & de Bruijne, Marleen, 2016, The Sixth International Workshop on Pulmonary Image Analysis. Beichel, R. R., Farahani, K., Jacobs, C., Kabus, S., Kiraly, A. P., Kuhnigk, J-M., McClelland, J. R., Mori, K., Petersen, J. & S. R. (red.). CreateSpace Independent Publishing Platform , s. 31-42 11 s.Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
High-school dropout prediction using machine learning: a Danish large-scale study
Şara, N., Halland, R., Igel, Christian & Alstrup, Stephen, 2015, Proceedings. ESANN 2015: 23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Verleysen, M. (red.). i6doc.com, s. 319-324 6 s.Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
Flest downloads
-
6949
downloads
Addressing the path-length-dependency confound in white matter tract segmentation
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
6261
downloads
Virtual Trackballs Revisited
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
5779
downloads
Locally orderless registration
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet
Seneste publikationer
Field report for Platform mBox: Designing an Open MMLA Platform
Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
Local Gamma Augmentation for Ischemic Stroke Lesion Segmentation on MRI
Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
OpenMS 3 enables reproducible analysis of large-scale mass spectrometry data
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Letter › Forskning › fagfællebedømt