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Factorizer: A scalable interpretable approach to context modeling for medical image segmentation.
Ashtari, Pooya; Sima, Diana M; De Lathauwer, Lieven; Sappey-Marinier, Dominique; Maes, Frederik; Van Huffel, Sabine.
Afiliação
  • Ashtari P; Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center, KU Leuven, Leuven, Belgium; CREATIS (CNRS UMR5220 & INSERM U1294), Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France. Electronic address: pooya.ashtari@esat.kuleuven.be.
  • Sima DM; icometrix, Research and Development, Leuven, Belgium; AI Supported Modelling in Clinical Sciences (AIMS), Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium.
  • De Lathauwer L; Group Science, Engineering and Technology, KU Leuven Kulak, Kortrijk, Belgium.
  • Sappey-Marinier D; CREATIS (CNRS UMR5220 & INSERM U1294), Université Claude Bernard Lyon 1, Lyon, France.
  • Maes F; Department of Electrical Engineering (ESAT), PSI, KU Leuven, Leuven, Belgium.
  • Van Huffel S; Department of Electrical Engineering (ESAT), STADIUS Center, KU Leuven, Leuven, Belgium.
Med Image Anal ; 84: 102706, 2023 02.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36516557
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Encefálicas / Acidente Vascular Cerebral Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Med Image Anal Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article
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