Deep learning-based detection of motion artifacts in probe-based confocal laser endomicroscopy images
Aubreville, Marc
, Stoeve, Maike, Oetter, Nicolai, Goncalves, Miguel, Knipfer, Christian, Neumann, Helmut, Bohr, Christopher, Stelzle, Florian und Maier, Andreas
(2019)
Deep learning-based detection of motion artifacts in probe-based confocal laser endomicroscopy images.
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 14 (1), S. 31-42.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 03 Sep 2021 10:09
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery | ||||
| Verlag: | SPRINGER HEIDELBERG | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | HEIDELBERG | ||||
| Band: | 14 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 1 | ||||
| Seitenbereich: | S. 31-42 | ||||
| Datum | 2019 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde | ||||
| Identifikationsnummer |
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| Stichwörter / Keywords | HEAD; MICROSCOPY; DIAGNOSIS; Deep convolutional neural networks; Confocal laser endomicroscopy; Motion artifact detection | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 49175 |
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